Question

我想使用Python（使用OpenCV，PIL，SKImage等）将2D颜色（来自OpenCV的RGB）图像转换为3D图像。我发现的许多示例（例如https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_geometric_transformations/py_geometric_transformations.html#perspective-transformation）都向您展示了如何拍摄代表3D对象的2D图像并转换为2D视图（例如，自上而下）。我想做相反的事情，我有一个自上而下的图像，并希望以不同的角度将其显示为围绕图像中心和X轴旋转（因此，看起来我正在从桌面上查看图像）坐姿）。我怎样才能做到这一点？具体来说，如何构造旋转矩阵和偏斜矩阵？

我找到了以下代码，但是它并不能完全满足我的要求。它也仅适用于灰度图像，我的当前是彩色的。

此代码也实现了类似的效果，但是它不允许我指定旋转角度，因此实际上，我必须使用一些值来反映我认为旋转图像的外观。 https://zulko.github.io/moviepy/examples/star_worms.html

# from skimage import transform
from skimage.transform import warp, ProjectiveTransform
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('.top-down-image.jpeg')

theta = np.deg2rad(20)
tx = 0
ty = 0

S, C = np.sin(theta), np.cos(theta)

# Rotation matrix, angle theta, translation tx, ty
H = np.array([[C, -S, tx],
              [S,  C, ty],
              [0,  0, 1]])

# Translation matrix to shift the image center to the origin
r, c = img.shape
T = np.array([[1, 0, -c / 2.],
               [0, 1, -r / 2.],
              [0, 0, 1]])

# Skew, for perspective
S = np.array([[1, 0, 0],
              [0, 1.3, 0],
              [0, 1e-3, 1]])

trans = ProjectiveTransform(T)
img_rot = warp(img, H)
img_rot_center_skew = warp(img, S.dot(np.linalg.inv(T).dot(H).dot(T)))

for i in [img, img_rot, img_rot_center_skew]:
    f, ax = plt.subplots(figsize=(20,20))
    ax.imshow(i, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
    plt.show()

将2D图像转换为3D

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