在python matplotlib中将不规则的四边形转换为矩形

her*_*cho 3 python matplotlib

我有一个视频中的数据。

  • 矩形的顶点
  • 矩形内动物追踪的点。

由于图像变形,我的“矩形”不规则。我想转换数据以便将它们在matplotlib中绘制为矩形。

有没有简单的方法?

这就是迷宫。我将其分解为五个四边形

Mat*_*Rav 5

您可以使用skimage.transform.ProjectiveTransformfrom scikit-image将四边形内部的坐标转换为局部正方形空间[0,1]×[0,1]。

有关如何应用线性代数来解决此问题的详细信息,请参阅ProjectiveTransform.estimate或“ 投影映射的图像变形 ”,由保罗Heckbert,1999年。

假设您按顺时针方向有四边形的角:

bottom_left = [58.6539, 31.512]
top_left = [27.8129, 127.462]
top_right = [158.03, 248.769]
bottom_right = [216.971, 84.2843]
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我们实例化一个a,ProjectiveTransform并要求它在单位正方形的四边形内找到投影变换映射点:

from skimage.transform import ProjectiveTransform
t = ProjectiveTransform()
src = np.asarray(
    [bottom_left, top_left, top_right, bottom_right])
dst = np.asarray([[0, 0], [0, 1], [1, 1], [1, 0]])
if not t.estimate(src, dst): raise Exception("estimate failed")
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现在,转换t就可以将您的点转换为单位平方了。当然,通过更改dst上面的内容,您可以缩放到与单位正方形不同的矩形(甚至缩放到完全不同的四边形)。

data = np.asarray([
    [69.1216, 51.7061], [72.7985, 73.2601], [75.9628, 91.8095],
    [79.7145, 113.802], [83.239, 134.463], [86.6833, 154.654],
    [88.1241, 163.1], [97.4201, 139.948], [107.048, 115.969],
    [115.441, 95.0656], [124.448, 72.6333], [129.132, 98.6293],
    [133.294, 121.731], [139.306, 155.095], [143.784, 179.948],
    [147.458, 200.341], [149.872, 213.737], [151.862, 224.782],
])
data_local = t(data)
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我们绘制输入数据和转换后的数据,以查看转换的工作情况:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot(src[[0,1,2,3,0], 0], src[[0,1,2,3,0], 1], '-')
plt.plot(data.T[0], data.T[1], 'o')
plt.figure()
plt.plot(dst.T[0], dst.T[1], '-')
plt.plot(data_local.T[0], data_local.T[1], 'o')
plt.show()
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输入数据 结果