如何在按比例缩小的图像中找到等效点？

Question

我想在更大的图像中计算星星的角点或轮廓。为此，我将尺寸缩小到较小的尺寸和尺寸。我能清楚地明白这一点。现在如何在原始图像中映射这一点？我正在使用opencv c ++。

Answer 1

考虑一个简单的例子：图像尺寸减少了一半。

因此，原始图像中的笛卡尔坐标（x，y）变为缩小图像中的坐标（x / 2，y / 2），缩小图像中的坐标（x＆＃39;，y＆＃39;）对应于原始图像中的坐标（x * 2，y * 2）。

当然，在缩小比例的图像中，小数坐标通常会四舍五入，因此精确的映射仅适用于此示例的原始图像中的偶数坐标。

对此进行概括，如果图像的宽度水平w和垂直h，则坐标（x，y）变为坐标（x * w，y * h） ），四舍五入。在我给出的例子中，w和h都是1/2或.5

您应该能够自己找出w和h的值，并且能够轻松地映射坐标。当然，由于四舍五入，您将无法计算原始图像中的精确坐标。

Answer 2

我意识到这是一个老问题。我只是想在上述Sam的回答中加上一些内容，以解决“ 四舍五入”的情况，以防其他读者想知道我面临的同一件事。

对于四角坐标轴上的偶数像素，此舍入变得很明显。例如，沿着一维轴，将划定第二四分位数的点映射到一个不准确的值：

axis_prev = [0, 1, 2, 3]
axis_new = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

w_prev = len(axis_prev) # This is an axis of length 4
w_new = len(axis_new) # This is an axis of length 8

x_prev = 2
x_new = x_prev * w_new / w_prev

print(x_new)
>>> 4
### x_new should be 5

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在Python中，一种策略是将值从一个轴分辨率线性内插到另一个轴分辨率。如此说来，我们希望将一个点从较小的图像映射到较大图像中恒星的对应点：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

x_old = np.linspace(0, 640, 641)
x_new = np.linspace(0, 768, 769)

f = interp1d(x_old, x_new)

x = 35
x_prime = f(x)