我得到了不同的图像输出,而转换保持不变
im=np.ones((128,128))*255
src = np.array([
[56., 60.],
[81., 60.],
[64., 80.],
[49., 100.],
[78., 100.]], dtype=np.float32)
q=np.array([
[58.166317,39.124466],
[86.10652,26.917824],
[106.29474,39.68392],
[90.64203,72.82854],
[115.17699,63.91104]],dtype=np.float32)
tt=trans.SimilarityTransform()
tt.estimate(q,src)
dst1 = trans.warp(im,tt.inverse,preserve_range=True,output_shape=(128,128))
tt.estimate(src,q)
dst = trans.warp(im,tt,preserve_range=True,output_shape=(128,128))
所以,你可以看到差异,这里是输出:
UPD:主要问题在于“估计”函数,估计(q,src)!=(估计(src,q))^ - 1。尚未解决的问题:为什么
澄清问题:仿射变换是一组变换t:R2->R2
,其中每个变换都有一个确定的逆元素(在我们的例子中是逆变换)。在我的问题中,似乎我们对相同的源点(两个反向元素)有不同的变换。实际上,任何地方都没有错误,只是误解了.inverse
和.estimate
的功能。 t.estimate(q, src).inverse !=t.estimate(src, q)
但t.estimate(q, src).inverse ==t.estimate(t(q),q)