python - 在python matplotlib中将不规则四边形转换为矩形

Question

我从视频中获得了这些数据。

• 矩形的顶点
• 动物在矩形内追踪的点。

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。

有简单的方法吗？

这是maze and trancking 。我把它分解成五个四边形

Answer 1

您可以使用skimage.transform.ProjectiveTransform来自 scikit-image 将四边形内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解决此问题的更多信息，请参阅 ProjectiveTransform.estimate或“Projective Mappings for Image Warping”，作者:Paul Heckbert，1999 年。

假设您的四边形的角按顺时针顺序排列:

bottom_left = [58.6539, 31.512]
top_left = [27.8129, 127.462]
top_right = [158.03, 248.769]
bottom_right = [216.971, 84.2843]

我们实例化一个ProjectiveTransform并要求它找到四边形内到单位正方形的投影变换映射点:

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")

现在，转换t已准备好将您的点转换为单位正方形。当然，通过更改上面的 dst，您可以缩放到与单位正方形不同的矩形(甚至完全不同的四边形)。

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)

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()