如何根据另一个参考点调整图像大小

Question

我目前有两个图像（im1和im2），像素尺寸为（1725，1580）。但是，im2周围有一个较大的边框，我必须创建边框以确保图像大小相同。 im2最初是（1152，864）。

就这样。当我使用PIL.Image.blend在im1的顶部覆盖im2时，im2似乎覆盖了im1，但是要小很多。我认为可以在图像上使用2个不同的参考点（存在于im1和im2上）以重新缩放im2（以某种方式缩放它）以将im2覆盖在im1的顶部。

我的问题是我一直在研究各种python模块（PIL，scipy，matplotlib等），但似乎无法真正找到任何用途或找到可以解决此问题的解决方案。

我有2个参考点，我认为我可以使用（存在于im1和im2上）重新缩放im2（以某种方式缩放它）以将im2覆盖在im1的顶部。

我看过各种模块，但似乎找不到任何可能起作用的东西（scipy，PIL，matplotlib）

#im1 https://i.imgur.com/dF8uyPw.jpg
#im2 https://i.imgur.com/o4RAhOQ.png
#im2_resized https://i.imgur.com/jfWz1LE.png

im1 = Image.open("pit5Film/Pit_5_5mm_inf.tif")
im2 = Image.open("pit5Overlay/overlay_132.png")

old_size = im2.size
new_size = im1.size
im2_resized = Image.new("RGB", new_size) 
im2_resized.paste(im2,((round((new_size[0]-old_size[0])/2)),round(((new_size[1]-old_size[1])/2))))

Image.blend(im1,im2_resized,0.2)

Answer 1

我认为您正在尝试进行“仿射失真” 。我也许可以在 OpenCV 或 PIL 中找到解决方法，但是就目前而言，这就是我对 ImageMagick 所做的工作。

首先，我在第一张图像的左侧和右侧都找到了定位孔（？）的中心。我得到了这些坐标：

422,775    # left hole centre 1st picture
1246,799   # right hole centre 1st picture

然后我在第二张图片中找到了这些相同的功能：

514,426    # left hole centre 2nd picture
668,426    # right hole centre 2nd picture

然后我在Terminal中运行它进行2点仿射变换：

convert imageA.jpg -virtual-pixel white                        \
    -distort affine '422,775 514,426 1246,799 668,426' +repage \
    imageB.png -compose overlay -composite result.jpg

如果您想阅读的话，安东尼·蒂森here提供了大量有用的信息。

Answer 2

这是在基于Imagemagick的Python Wand中执行此操作的方法。我使用Mark Setchell的图像和等效的Python Wand命令。根据文档，distort命令需要Imagemagick 7。使用当前版本的Python Wand 0.5.5。

脚本：

#!/bin/python3.7

from wand.image import Image
from wand.color import Color
from wand.display import display

with Image(filename='imageA.jpg') as Aimg:
    with Image(filename='imageB.jpg') as Bimg:
        Aimg.virtual_pixel = 'background'
        Aimg.background_color = Color('white')
        arguments = (422, 775, 514, 426, 1246, 799, 668, 426)
        Aimg.distort('affine', arguments)
        Aimg.composite(Bimg, 0, 0, 'overlay')
        Aimg.save(filename='image_BoverlayA_composite.png')
        display(Aimg)

呼叫命令：

python3.7 wand_affine_overlay.py

结果：

添加：

如果要将图像修剪到其最小边界框，请按如下所示向命令添加修剪，其中修剪值的范围是0到量子范围。

#!/bin/python3.7

from wand.image import Image
from wand.color import Color
from wand.display import display

with Image(filename='imageA.jpg') as Aimg:
    with Image(filename='imageB.jpg') as Bimg:
        Aimg.virtual_pixel = 'background'
        Aimg.background_color = Color('white')
        arguments = (422, 775, 514, 426, 1246, 799, 668, 426)
        Aimg.distort('affine', arguments)
        Aimg.composite(Bimg, 0, 0, 'overlay')
        Aimg.trim(fuzz=10000)
        Aimg.save(filename='image_BoverlayA_composite.png')
        display(Aimg)

Answer 3

使用OpenCV调整图像大小的一种方法

dim = (width, height)
# resize image
resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)

使用OpenCV融合两个图像 1：同时加载两个图片

src1 = cv.imread(cv.samples.findFile('img1.jpg'))
src2 = cv.imread(cv.samples.findFile('img2.jpg'))

2：混合两个图像（alpha值在0到1之间，任意浮动）

beta = (1.0 - alpha)
dst = cv.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, 0.0)

3：用于显示结果

cv.imshow('dst', dst)
cv.waitKey(0)

如果您不想根据参考点调整图像大小，请考虑使用PYIMAGESEARCH撰写的该博客：PYIMAGESEARCH 4 POINT