在没有裁剪的情况下剪切图像

Question

我正在尝试使用python对图像进行剪切转换。我正在使用skimage（scikit-image），opencv或类似的也可以完成我认为的工作。问题在于，每当我尝试使用仿射变换和扭曲（变形）时，图像看起来“裁剪”或“剪裁”（“剪切”图像的某些部分丢失），只要剪切变换移动像素（涉及）像素的翻译）。我需要支持图像比例的“画布”，以便“剪切”图像适合新图像，但保留输入图像的所有信息（图像附加）

Answer 1

我遇到了同样的麻烦，最终我设法找到了一种解决方案，该解决方案可以很好地处理我测试过的图像。我当时想在图像上应用剪切，旋转和平移变换。

1. 首先，我们计算旋转所需的空间（不需要 计算是否不使用）。
2. 第二，我们为图像的最后一个像素计算必要的空间，该空间将通过剪切在图像中具有最大的平移。
3. 第三，我们需要计算必要的平移，以补偿剪切力将移动图像中心的事实。

如果您希望所有图像的大小都相同，则使用45度角，因为这是需要更多空间的角度。

import numpy as np
import cv2

#Parameters of the affine transform:
angle = 45; #Angle in degrees.
shear = 1;
translation = 5;

type_border = cv2.BORDER_CONSTANT;
color_border = (255,255,255);

original_image = cv2.imread(name_image_file);
rows,cols,ch = original_image.shape;

#First: Necessary space for the rotation
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2), angle, 1);
cos_part = np.abs(M[0, 0]); sin_part = np.abs(M[0, 1]);
new_cols = int((rows * sin_part) + (cols * cos_part)); 
new_rows = int((rows * cos_part) + (cols * sin_part));

#Second: Necessary space for the shear
new_cols += (shear*new_cols);
new_rows += (shear*new_rows);

#Calculate the space to add with border
up_down = int((new_rows-rows)/2); left_right = int((new_cols-cols)/2);

final_image = cv2.copyMakeBorder(original_image, up_down, up_down,left_right,left_right,type_border, value = color_border);
rows,cols,ch = final_image.shape;

#Application of the affine transform.
M_rot = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),angle,1);
translat_center_x = -(shear*cols)/2;
translat_center_y = -(shear*rows)/2;

M = M_rot + np.float64([[0,shear,translation + translat_center_x], [shear,0,translation + translat_center_y]]);
final_image  = cv2.warpAffine(final_image , M, (cols,rows),borderMode = type_border, borderValue = color_border);

示例（将“ cv2.copyMakeBorder”和“ cv2.getRotationMatrix2D”的边框设置为白色）： 角度= -45度。剪切= -0.5