使用像素數組設置opencv圖像/ numpy數組值

嘗試在OpenCV中進行單應矩陣的向前變形。你不必知道這是什麼意思來理解這個問題。使用像素數組設置opencv圖像/ numpy數組值

假設有2個圖像（圖像是像素值的2D numpy的陣列）中，A和B，並且看起來像

[[ 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-陣列match，和第三是標量。這些XY值圖像的像素指標和對應imageB指標

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

我想用這個信息來快速從imageA設置imageB值。我有這個工作，但它是沒有那麼快，因爲我想

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()

但我不知道如何與NumPy使這個快速，天真地做這個循環是很慢的。在高級索引，廣播等方面，我是一個徹底的磨合。有任何想法嗎？

來源

2017-09-28 James L.

'x'和'y'看起來像第一個候選人移出循環。例如'x = np.int32（np.round（match [：，0]/match [：，2]））' –

什麼是'in_bounds'？ – Divakar

x或y> 0且<寬度，高度。你會如何使用這些x，y陣列丹？ –

最快的方法是不推倒重來，並使用cv.WarpPerspective功能。

或者，您可以用枕頭Image.transform方法，根據文檔，它也支持雙三次插值，它應該生產出質量更好的輸出有超過OpenCV的微弱優勢。

來源

2017-10-01 13:42:47 lomereiter

這絕對是最好的選擇，如果你真的想要得到的東西完成。我執行它只是爲了瞭解它是如何工作的，並希望能有點了解numpy的這裏也 –

確定，然後1）通過創建一個面具移動狀態（in_bounds）外循環：只需更換X/Y在您使用xAs和yAs編寫的表達式，將其保存到掩碼變量中; 2）然後執行廣播簡單地是這樣的：imageB [PIXB [1，掩模]，PIXB [0，掩蔽] = imageA [XAS [掩模]，YAS [掩模]] – lomereiter

使用像素數組設置opencv圖像/ numpy數組值

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