Di chuyển bình phương nhỏ nhất Python
Trong đồ án này, tôi thực hiện bài báo "Biến dạng ảnh sử dụng bình phương nhỏ nhất di chuyển" do Scott Schaefer đề xuất. Phương pháp này bao gồm ba loại biến dạng. biến dạng affine, biến dạng tương tự và biến dạng cứng nhắc. Và nó cũng sử dụng cả tập hợp điểm kiểm soát và tập hợp đoạn đường kiểm soát để chỉ định hình thái. Phần 1. Di chuyển biến dạng bình phương nhỏ nhấtBiến dạng MLS (Di chuyển bình phương nhỏ nhất) được sử dụng để tìm hàm biến đổi tốt nhất \(f\) ánh xạ \(p\) thành \(q\). \(p\) là tập hợp các chốt điều khiển và \(q\) là vị trí biến dạng của các chốt điều khiển. Hàm \(f(v)\) cần thỏa mãn 3 điều kiện. (1) Nội suy. Các tay cầm \(p\) phải ánh xạ trực tiếp tới \(q\) dưới dạng biến dạng (i. e. \(f(p_i)=q_i\))(2) Độ mượt. \(f\) sẽ tạo ra các biến dạng mịn (3)Identity. Nếu các chốt biến dạng \(q\) giống với \(p\), thì \(f\) phải là hàm nhận dạng. (tôi. e. , \(q_i=p_i\ \Rightarrow f(v)=v\)) 1 Biến dạng afinBiến đổi affine. \(l_v(x)=xM+T\) 2 Biến dạng tương tựMột tập hợp con đặc biệt của các phép biến đổi affine 3 biến dạng cứng nhắcGiải pháp cho Ma trận \(M\) 4 Kết quả thí nghiệmTôi làm thí nghiệm tương tự nhưng với hướng ngược lại. Con rối nghiêng về bên phải Kết quả của tác giả Kết quả của riêng tôi Một số kết quả thú vị MonalisaDeforming MonalisaNói chung, biến dạng hình ảnh MLS sử dụng các điểm được kiểm soát tạo ra kết quả như tôi mong đợi. Biến dạng cứng có thể tạo ra kết quả thực tế nhất so với các phương pháp khác mà tôi thực hiện nhưng với tốc độ thấp nhất. Phần 2. Biến dạng với các đoạn thẳngTay cầm là các đường cong điều khiển thay vì các điểm điều khiển 1 dòng afinBiểu diễn các đoạn dòng \(\hat{p}_i(t)\),\(\hat{q}_i(t)\) dưới dạng tích của ma trận 2 dòng tương tựHàm chi phí 3 dòng cứng nhắcXuất phát từ các đường tương tự 4 Kết quả thí nghiệmDòng Affine Image gốcThật không may, việc triển khai biến dạng phân đoạn đường của tôi tạo ra một số hình thái không hài hòa trên hình ảnh với một số hiện vật kỳ lạ ở . Trong biến dạng đường cứng, mặt cắt của tháp pisa bị uốn cong quá mức. Tôi nghĩ lý do là định nghĩa của các phân đoạn dòng. Đây thực sự là một phần khó khăn sẽ ảnh hưởng đến kết quả. |