首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

.NET中的非仿射图像转换

非仿射图像转换是一种在计算机图形学中常见的操作,它可以将一个图像从一个坐标系转换到另一个坐标系。在.NET中,可以使用System.Drawing命名空间中的Matrix类来实现非仿射图像转换。

以下是一个简单的示例代码,演示如何使用Matrix类将一个图像从一个坐标系转换到另一个坐标系:

代码语言:csharp
复制
using System.Drawing;
using System.Drawing.Drawing2D;

public static Bitmap TransformImage(Bitmap source, PointF[] destPoints)
{
    Bitmap result = new Bitmap(source.Width, source.Height);
    using (Graphics graphics = Graphics.FromImage(result))
    {
        graphics.FillRectangle(Brushes.White, 0, 0, result.Width, result.Height);
        graphics.DrawImage(source, destPoints);
    }
    return result;
}

在上面的代码中,我们首先创建一个新的Bitmap对象,并使用Graphics类将原始图像绘制到新的位置上。在绘制图像时,我们使用了一个PointF数组来指定新的坐标系。

需要注意的是,非仿射图像转换是一种复杂的操作,需要考虑多种因素,例如图像的缩放、旋转、倾斜等。因此,在实际应用中,需要根据具体情况进行调整和优化。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云CVM:腾讯云虚拟机,提供高性能、稳定、安全、易管理的计算服务
  • 腾讯云CLB:腾讯云负载均衡,提供高可用、高性能、易管理的流量分发服务
  • 腾讯云COS:腾讯云对象存储,提供高可靠、高可用、易管理的存储服务
  • 腾讯云CDN:腾讯云内容分发网络,提供高带宽、低延迟、易管理的内容分发服务

以上是我的回答,如果您有任何疑问,欢迎继续提问。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 图像处理的仿射变换与透视变换

    一 仿射变换与透视变换   其实一直有点没太理解「放射」俩字是啥意思,但是大家都这么叫,其实仿射变换和透视变换更直观的叫法可以叫做「平面变换」和「空间变换」或者「二维坐标变换」和「三维坐标变换」。...1.6 从另一个角度也能说明三维变换和二维变换的意思,仿射变换的方程组有6个未知数,所以要求解就需要找到3组映射点,三个点刚好确定一个平面。...仿射变换和透视变换的数学原理也不需要深究,其计算方法为坐标向量和变换矩阵的乘积,换言之就是矩阵运算。在应用层面,放射变换是图像基于3个固定顶点的变换,如图1.1所示: ?...图1.1 基于三个点的仿射变换.png   图中红点即为固定顶点,在变换先后固定顶点的像素值不变,图像整体则根据变换规则进行变换同理,透视变换是图像基于4个固定顶点的变换,如图1.2所示: ?...图1.2 基于四个点的透视变换   在OpenCV中,放射变换和透视变换均有封装好的函数,分别为: void warpAffine(InputArray src, OutputArray dst, InputArray

    1.4K20

    计算机视觉:6.2~6.5 图像的基本变换与仿射变换

    图像的基本变换与仿射变换 6.2 图像的翻转和旋转 图像的翻转 flip(src, flipCode) flipCode=0:上下翻转; flipCode>0:左右翻转; flipCode的transform属性中,matrix(n,n,n,n,n,n)值就使用了仿射变换来操作图像的旋转、缩放、平移。...仿射变换是图像旋转,缩放,平移的总称。具体的做法是通过一个矩阵和原图片坐标进行计算,得到新的坐标,完成变换,其关键在于变换矩阵。...仿射变换的难点就是计算变换矩阵,OpenCV提供了计算变换矩阵的API。...:缩放比例,对图片进行缩放; # 除了平移,仿射矩阵还可以完成图像的旋转 # 旋转同样需要进行矩阵计算,为了方便计算旋转矩阵 # 使用getRotationMatrix2D方法可以获得想要的旋转矩阵 import

    78310

    MANet:盲图像超分辨率中空间变异核估计的互仿射网络(ICCV 2021)

    MANet在合成图像和真实图像上的空间变异和不变核估计方面表现良好,并且在与非盲SR方法相结合时,也能获得最先进的盲SR性能。...为此,本文提出了一个具有适度感受野的互仿射网络MANet,如下图所示: MANet包含两个模块:特征提取和核重建模块。受U-Net启发,特征提取模块由卷积层、残差块、下采样器和上采样器组成。...LR图像首先输入3×3卷积层提取图像特征,然后经过3个残差块。 每个残差块包括两个互仿射卷积层,之间用ReLU激活用于学习非线性。...这样设计的MANet既确保了核估计不会受到距离11像素以上的其他图像块的干扰又有足够的能力预测核。 互仿射卷积 一般来说,小的感受野意味着浅层网络,它从不同的图像块中学习核的表示能力较弱。...为此,本文提出一种互仿射卷积层MAConv来解决这个问题,如下图所示: 首先将输入特征沿通道维度分为S个,的互补特征为,均输入到仿射变换模块中,仿射变换模块有一个全连接网络从学习变换参数和。

    94230

    番外篇: 仿射变换与透视变换

    常见的2D图像变换从原理上讲主要包括基于2×3矩阵的仿射变换和基于3×3矩阵透视变换。...仿射变换 基本的图像变换就是二维坐标的变换:从一种二维坐标(x,y)到另一种二维坐标(u,v)的线性变换: image.png 如果写成矩阵的形式,就是: image.png 作如下定义: image.png...变换后直线依然是直线,平行线依然是平行线,直线间的相对位置关系不变,因此非共线的三个对应点便可确定唯一的一个仿射变换,线性变换4个自由度+平移2个自由度→仿射变换自由度为6。...在OpenCV中,旋转就是用相似变换实现的: 若缩放比例为scale,旋转角度为θ,旋转中心是 \(center\_x,center\_y\) ,则仿射变换可以表示为: image.png 其中, image.png...接下来再通过除以Z轴转换成二维坐标: image.png 透视变换相比仿射变换更加灵活,变换后会产生一个新的四边形,但不一定是平行四边形,所以需要非共线的四个点才能唯一确定,原图中的直线变换后依然是直线

    2.1K10

    OpenCV 图像变换之 —— 拉伸、收缩、扭曲和旋转

    在OpenCV中,代表这种转换的标准样式是2×3矩阵。定义如下: image.png 很容易看出,仿射变换A·X+B的效果完全等同于将向量X扩展到向量X’,并且简单地将X的转置左乘T。...仿射变换可以如下显示:平面中的任何平行四边形ABCD可以通过一些仿射变换映射到任何其他平行四边形A’B’C’D’。...如果喜欢,你可以想象一个仿射变换,将自己的图像画成一个大的橡胶片,然后通过在角上的推或拉变形来制作不同样子的平行四边形。 仿射变换可以将矩形转换为平行四边形。它们可以挤压形状,但必须保持两边平行。...透视变换提供更多的灵活性;透视变换可以将矩形转换为任意四边形。下图显示了各种仿射变换和透视变换的示意图。 仿射变换 仿射变换有两种情况。...我们知道在图像的仿射变换中需要变换矩阵是一个2x3​的两维平面变换矩阵,而透视变换本质上空间立体三维变换,根据其坐标,要把三维坐标投影到另外一个视平面,就需要一个完全不同的变换矩阵M,这是透视变换跟仿射变换最大的不同

    11K31

    图像中的几何变换

    图像中的几何变换 1....对于仿射变换,有两个比较特殊的变换:非等比例缩放和切变(如下图); ?...除了以上两个特殊的变换之外,相似变换可以看做是仿射变换的特殊情况; 注:线性变换包括旋转、缩放、切变,但不包含平移,因此仿射变换也定义为一个线性变换再加 上一个平移变换。 3....从定义来看,仿射变换可以看做是投影变换的特殊形式;把投影变换矩阵的最后一行变为[0,0,1]或者 [0,0,0,1],即可变为仿射变换矩阵,也可以证明仿射变换是投影变换的特殊形式;因此,对于平移、缩放、...试验结果: 1. 2D仿射变换举例:比如下左图,通过2D仿射变换,缩放,旋转,平移之后得到变换矩阵对该图片进行校正后的图像如右图: ?

    2.1K60

    【注意力机制】空间注意力机制之Spatial Transformer Network

    仿射变换 仿射变换,又称仿射映射,是指在几何中,对一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间。...薄板样条变换 (TPS) 薄板样条函数 (TPS) 是一种很常见的插值方法。因为它一般都是基于 2D 插值,所以经常用在在图像配准中。...在两张图像中找出 N 个匹配点,应用 TPS 可以将这 N 个点形变到对应位置,同时给出了整个空间的形变 (插值)。 ?...的数据,输出是一个空间变换的系数 , 的维度大小根据变换类型而定,如果是仿射变换,则是一个 6 维的向量。...Grid generator 网格生成器,就是根据上面生成的 参数,对输入进行变换,这样得到的就是原始图像或者特征图经过平移、旋转等变换的结果,转换公式如下: Sampler 根据 Grid generator

    7.2K30

    车牌检测STN:Spatial Transformer Networks

    这使得包括空间变换器的网络不仅可以选择图像中最相关(注意)的区域,而且可以将这些区域转换为规范的、期望的形状,以简化下一层中的识别。...Hinton[15]的早期工作着眼于为对象组件分配标准参照系,这一主题在[16]中重复出现,其中对二维仿射变换进行建模,以创建由变换组件组成的生成模型。...生成训练方案的目标是转换后的输入图像,输入图像和目标之间的转换作为网络的附加输入。其结果是一个生成模型,它可以通过学习生成对象的变换图像。...tieleman[36]进一步提出了变换部分的组合概念,显式仿射变换由网络预测得到,这样生成的模型能够从转换监督中学习用于分类的判别特征。...,例如仿射变换的参数就是6个维度。

    74130

    体素科技:2018年,算法驱动下的医学影像分析进展

    基于无监督神经网络的可变形-仿射混合配准框架 配准(registration)是把不同影像按照生理结构对齐达到重合的目的,用于对比不同检查中的差异。...目前,深度学习算法已经在可变形配准中获得了应用,相比于比传统的方法,在速度上有多个数量级的提高。然而,基于深度学习的可变形配准模型通常需要传统方法所得的仿射配准进行预配准。...因此,研究者提出了一个可以利用真实医疗影像进行无监学习的仿射配准模型。在此之上,还提出了一个混合仿射与可变形配准的统一训练框架。 ? 图:混合仿射与可变形配准的统一训练框架。...该方法由仿射配准网络(ARN)与可变形配准网络(DRN)组成。ARN 的输出是描述 3D 仿射变换的 12 个参数,DRN 的输出是描述每个体素位移的形变向量场。...通过将网络所输出的仿射和可变形变换作用在有移动的 CT 图像上并进行线性插值,就可以得到配准后的 CT 图像。

    88240

    十二.图像几何变换之图像仿射变换、图像透视变换和图像校正

    一.图像仿射变换 二.图像透视变换 三.基于图像透视变换的图像校正 四.图像几何变换总结 文章参考自己以前系列图像处理文章及OpenCV库函数。...希望未来能更透彻学习和撰写文章,同时非常感谢参考文献中的大佬们的文章和分享,共勉。...- https://blog.csdn.net/eastmount ---- 一.图像仿射变换 图像仿射变换又称为图像仿射映射,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间...通常图像的旋转加上拉升就是图像仿射变换,仿射变换需要一个M矩阵实现,但是由于仿射变换比较复杂,很难找到这个M矩阵....图1是仿射变换的前后效果图。

    2.3K70

    基于深度学习的2D和3D仿射变换配准

    会议上有人向我指出,脑提取是配准的一个重要预处理步骤,即去除颅骨和眼睛等非脑组织。 基于深度学习的仿射配准 我想看看像刚性变换和仿射变换这样的简单变换是否有效。...,计算使移动图像弯曲和对齐到静态图像所需的仿射变换参数。...在二维配准的情况下,这些参数有6个,控制旋转、缩放、平移和剪切。 ? 训练卷积神经网络输出两幅输入图像之间的仿射变换参数T,空间变压器网络利用这些参数对运动图像进行变换。...空间变压器block取仿射参数和运动图像,执行两项任务: 计算采样网格 使用采样网格重新采样移动图像 在规则网格上应用仿射变换得到新的采样网格,即运动图像的采样点集。...将输出中的每个位置映射到输入中的一个位置,使用如下公式: ? 由于新的采样位置可以是非积分的,双线性插值用于可微的采样,并允许梯度流回卷积神经网络,使整个框架端到端可微。

    1.1K10

    219个opencv常用函数汇总

    :计算一组n维空间向量的协方差; 31、cvCmp:对两个数组中的所有元素运用设置的比较操作; 32、cvCmpS:对数组和标量运用设置的比较操作; 33、cvConvertScale:用可选的缩放值转换数组元素类型...,校正标定图像,图像插值; 156、cvWarpAffine:稠密仿射变换; 157、cvGetQuadrangleSubPix:仿射变换; 158、cvGetAffineTransform:仿射映射矩阵的计算...; 159、cvCloneImage:将整个IplImage结构复制到新的IplImage中; 160、cv2DRotationMatrix:仿射映射矩阵的计算; 161、cvTransform:稀疏仿射变换...:寻找角点; 201、cvFindCornerSubPix:用于发现亚像素精度的角点位置; 202、cvCalcOpticalFlowLK:实现非金字塔的Lucas-Kanade稠密光流算法; 203、...」 原文链接:https://blog.csdn.net/amosllc/java/article/details/88553664 ?

    3.5K10

    经典重读 | 深度学习方法:卷积神经网络结构变化——Spatial Transformer Networks

    这里只放一个示意图[1]: via:http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/65660665 而仿射变换,这里只介绍论文中出现的最经典的2D affine...度,坐标仿射矩阵为: (这里有个trick,由于图像的坐标不是中心坐标系,所以只要做下Normalization,把坐标调整到[-1,1])[1] 至于裁剪(Crop)操作,作者在论文中提到: determinant...Localisation net 把feature map U作为输入,过连续若干层计算(如卷积、FC等),回归出参数θ,在我们的例子中就是一个[2,3]大小的6维仿射变换参数,用于下一步计算。...——其实这里的意思是,通过仿射变换,找到目标V中的坐标点变换回source U中的坐标在哪里,而V这时候还没有产生,需要通过下一层采样器sampler来产生。 3....: 和最前面双线性插值的示意图含义是一样的,只是因为在图像中,相邻两个点的坐标差是1,就没有分母部分了。

    1.7K110

    【opencv实践】仿射变换和透视变换

    好了,到此我们就了解了这四种变换了,那仿射变换是什么呢?可以看下图公式: ? 等式右边就是仿射变换矩阵,是由原图像平移,旋转,放缩,错切之后得来的。...而透视变换,则是当观察者的视角发生变化时物体发生的透视变换,此转换允许造成透视形变。 我们看下图的公路,近处宽远处窄,就是因为视角的原因, ?...opencv中给出了仿射变换的函数接口: warpAffine( InputArray src, 输入图像 OutputArray dst, 输出图像 InputArray M,...但第三个参数需要我们输入2*3的仿射计算矩阵,这是什么鬼? 我们先看一下仿射计算矩阵长什么样子(可以去掉最后一行): ? 我们的输出图像G(x,y) = F(x,y)乘仿射矩阵。...因此我们需要找输入图像和输出图像上一一对应的三对点(3个x,y对应计算式)来作为输入。 这样,我们就可以进行仿射变换啦。 透视变换原理 我们说仿射变换是在二维空间中的旋转,平移和缩放。

    5.6K30

    CVPR2020 | SEAM:弱监督语义分割的自监督等变注意力机制

    具体的方法是基于这样的观察,即等方差是在完全监督的语义分割中的隐式约束,其像素级标签在数据增强期间与输入图像进行相同的空间变换。但是,这种约束在通过图像级监督训练的CAM上消失了。...但是,CAM通常仅覆盖对象的最有区别的部分,并且在背景区域中通常激活不正确,这可以分别概括为目标激活不足和背景激活过度。此外,如图1所示,当通过仿射变换来增强图像时,生成的CAM不一致。...通过Loss的计算,评价两个输入的相似度。 所以,为了将正则化集成到原始网络上,将网络扩展为共享权重的孪生结构。一个分支在网络输出上应用转换,另一个分支在网络前馈之前,通过相同的变换扭曲图像。...这个是一个原图的CAM与仿射变换后图像的CAM之间相似度的指标。评价的标准选用1范数。具体来说,如下: ? A表示仿射变换,即,将原图的CAM经过仿射变换之后与仿射变换后图像的CAM求一范数。...这同样是一个评价相似度的指标。对象变为求:1)原图经过PCM修正后的的CAM与仿射变换后图像的CAM的一范数;2)原图的CAM与仿射变换后图像经过PCM修正后的CAM的一范数。具体如下: ?

    2.8K30

    深度学习在图像处理的应用一览

    与CNNE不同,非盲去噪子网络CNND采用U-Net架构,以y和σˆ(y)作为输入,在无噪干净图像给出预测x。...图像增强 • Deep Bilateral Learning 这是一种做图像增强的神经网络架构,其灵感来自双边网格处理(bilateral grid processing)和局部仿射颜色变换。...基于输入/输出图像对,训练卷积神经网络来预测双边空间(bilateral space)局部仿射模型的系数。网络架构目的是学习如何做出局部的、全局的和依赖于内容的决策来近似所需的图像变换。...图像增强通常不仅取决于局部图像特征,还取决于全局图像特征,如直方图、平均强度甚至场景类别。因此,低分辨率流进一步分为局部路径和全局路径。将这两条路径融合在一起,则生成代表仿射变换的系数。...给定一组具有所需特征的照片,该方法学习一种照片增强器,将输入图像转换为具有这些特征的增强图像。

    1.4K20
    领券