使用像素数组设置opencv图像/ numpy数组值

尝试在OpenCV中进行单应矩阵的向前变形。你不必知道这是什么意思来理解这个问题。使用像素数组设置opencv图像/ numpy数组值

假设有2个图像（图像是像素值的2D numpy的阵列）中，A和B，并且看起来像

[[ 6.96122642e+01 -1.06556338e+03 1.02251944e+00] 
[ 6.92265938e+01 -1.06334423e+03 1.02246589e+00] 
[ 6.88409234e+01 -1.06112508e+03 1.02241234e+00] 
... ]

第一列是X，第二Y-阵列match，和第三是标量。这些XY值图像的像素指标和对应imageB指标

[[0,0], 
[0,1], 
[0,2] 
... ]

我想用这个信息来快速从imageA设置imageB值。我有这个工作，但它是没有那么快，因为我想

yAs = np.int32(np.round(match[:, 0]/match[:, 2]) 
xAs = np.int32(np.round(match[:, 1]/match[:, 2]) 
it = np.nditer(pixelsImageB[0], flags=['f_index']) 
while not it.finished: 
    i = it.index  
    xA = xAs[i] 
    yA = yAs[i] 
    if in_bounds(xA, yA, imageA): 
     yB = pixB[0][i] 
     xB = pixB[1][i] 
     imageB[xB,yB] = imageA[xA,yA] 

    it.iternext()

但我不知道如何与NumPy使这个快速，天真地做这个循环是很慢的。在高级索引，广播等方面，我是一个彻底的磨合。有任何想法吗？

来源

2017-09-28 James L.

'x'和'y'看起来像第一个候选人移出循环。例如'x = np.int32（np.round（match [：，0]/match [：，2]））' –

什么是'in_bounds'？ – Divakar

x或y> 0且<宽度，高度。你会如何使用这些x，y阵列丹？ –

最快的方法是不推倒重来，并使用cv.WarpPerspective功能。

或者，您可以用枕头Image.transform方法，根据文档，它也支持双三次插值，它应该生产出质量更好的输出有超过OpenCV的微弱优势。

来源

2017-10-01 13:42:47 lomereiter

这绝对是最好的选择，如果你真的想要得到的东西完成。我执行它只是为了了解它是如何工作的，并希望能有点了解numpy的这里也 –

确定，然后1）通过创建一个面具移动状态（in_bounds）外循环：只需更换X/Y在您使用xAs和yAs编写的表达式，将其保存到掩码变量中; 2）然后执行广播简单地是这样的：imageB [PIXB [1，掩模]，PIXB [0，掩蔽] = imageA [XAS [掩模]，YAS [掩模]] – lomereiter

使用像素数组设置opencv图像/ numpy数组值

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