projective_trans_image — 2D `geometry` op

• 데이터 종류: image → image

• 호출: fullseye.apply(img, "projective_trans_image", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

• HALCON 대응: projective_trans_image(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

사용법

원근(투영) 변환(`cv2.warpPerspective). 네 모서리 중 위쪽 두 모서리를 d=0.06+0.12*a 비율로 안쪽으로 당겨 사다리꼴(원근이 걸린) 왜곡을 만든다. 프레임 밖은 반사로 채운다. HALCON의 projective_trans_image`(Apply a projective transformation to an image.)에 해당(HALCON은 임의의 호모그래피 행렬을 지정할 수 있지만, 여기서는 사다리꼴 왜곡 한 가지 패턴으로 한정한 근사이다).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

`a が歪みの強さを、b` が左右の非対称さ(どちら側をより歪ませるか)を

振る。両方が使われる。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_geometry 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image` 를 입력으로 받는 것)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

같은 카테고리(`geometry`)

rotate_img · rescale_img · affine_warp · sk_swirl · mirror_image · transpose_region · rotate_image · zoom_image_factor

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

projective_trans_image — 2D geometry op

사용법