変換後の貼り付け画像の座標を保存

Question

ランダムに生成されたバーコードを背景画像に貼り付けています。

このバーコードは、ランダムに回転、傾き、および拡大縮小されています。

このバーコードは、ランダムに背景画像に配置されます。

実際のバーコードの座標を見つけようとしていますが、展開した黒いマスクを無視しています。

私は行列や画像操作の初心者ですので、特に数学の助けに感謝します。

これは、バーコードの座標とともにpdf417genライブラリを使用してバーコードを生成する場所です。

import numpy as np 
import os 
import random 
import sys 

from pdf417gen import encode, render_image 
from PIL import Image 

def generate_barcode(self): 
    barcode = encode("random text data", columns=5, security_level=5) 
    scale = 5 
    ratio = 3 
    padding = 5 

    barcode_image = render_image(barcode, scale=scale, ratio=ratio, padding=padding) 
    barcode_coords = np.array([ 
     [(barcode_image.width - padding)/float(barcode_image.width), (barcode_image.height - padding)/float(barcode_image.height)], 
     [padding/float(barcode_image.width), (barcode_image.height - padding)/float(barcode_image.height)], 
     [padding/float(barcode_image.width), padding/float(barcode_image.height)], 
     [(barcode_image.width - padding)/float(barcode_image.width), padding/float(barcode_image.height)] 
    ]) 

    return (barcode_coords, barcode_image) 

バーコードの画像と座標を取得したら、次の操作を行います。

1. 次に座標

使用赤のアウトラインを描き、背景画像

上に画像を貼り付ける画像の変換

と座標と一致するように、バーコードの画像

試みを変換します赤いアウトラインは、バーコードのイメージを概説する必要があります。

ここで私はバーコードイメージを変換し、それをバックグラウンドイメージに貼り付けます。

def composite_images(self, background_image, barcode_coords, barcode_image): 
    coords = barcode_coords 
    barcode = barcode_image 

    # instantiating the transformation variables 
    scale = random.randrange(4, 50)/100.0 
    size = int(min(background_image.size) * scale) # background_image.size returns (width, height) 
    barcode = barcode.resize((int(size * 2.625), size)) # width:height ratio is 2.625:1 
    rotation = random.randrange(0, 360) 
    xstretch = random.randrange(0, 100)/100.0 
    ystretch = random.randrange(0, 100)/100.0 
    xshear = random.randrange(0, 100)/100.0 
    yshear = random.randrange(0, 100)/100.0 

    # set affine transform on the barcode coordinates 
    affine_transform = get_affine_transform(rotation, xstretch, ystretch, xshear, yshear) 
    coords = transform_coords(coords, affine_transform, True) 
    expand_mask = transform_coords(np.array([ # shifts expand mask based on transformation 
     [0.0, 0.0], 
     [float(size * 2.625), 0.0], 
     [float(size * 2.625), float(size)], 
     [0.0, float(size)] 
    ]), mat, False) 

    minx = min(expand_mask[:,0]) 
    maxx = max(expand_mask[:,0]) 
    miny = min(expand_mask[:,1]) 
    maxy = max(expand_mask[:,1]) 

    mat_inv = np.linalg.inv(np.array([ # the inverse matrix 
     [mat[0,0], mat[0,1], -minx], 
     [mat[1,0], mat[1,1], -miny], 
     [0,0,1.0] 
    ])) 
    image_matrix = (mat_inv[0,0], mat_inv[0,1], mat_inv[0,2], 
     mat_inv[1,0], mat_inv[1,1], mat_inv[1,2]) 
    new_size = (int(maxx-minx), int(maxy-miny)) 

    # set affine transform on the barcode image using data from coordinates affine transformation 
    barcode = barcode.transform(new_size, method=Image.AFFINE, data=image_matrix) 

    # paste the barcode image onto a random position on background image 
    region_x = random.randrange(0, background_image.width - size) 
    region_y = random.randrange(0, background_image.height - size) 
    background_image.paste(barcode, (region_x, region_y)) 

    coords *= scale 
    coords += [region_x/float(background_image.width), region_y/float(background_image.height)] 

    return(coords, background_image) 

def get_affine_transform(self, rotation, xstretch, ystretch, xshear, yshear): 
    theta = -(rotation/180.0) * np.pi 
    return np.array([ 
     [np.cos(theta) * xstretch, -np.sin(theta) * xshear], 
     [np.sin(theta) * ystretch, np.cos(theta) * yshear] 
    ]) 

def transform_coords(self, coords, affine_transform, center): 
    if center: 
     coords -= (.5, .5) # center on origin 
    coords = np.dot(coords, affine_transform.T) 
    if center: 
     coords += (.5, .5) # reset centering 
    return coords 

は、今私はcomposite_images()から返さCOORDSと（貼り付けられたバーコード付き）画像を使用して赤のアウトラインを描きます。

def draw_red_outline(self, box_coords, image): 
    outline = box_coords * [image.width, image.height] 
    outline = outline.astype(int) 
    outline = tuple(map(tuple, outline)) 

    draw = ImageDraw.Draw(image) 
    draw.poly(outline, outline=(255,0,0,0)) 
    del draw 

    image.show() 

私の数学がどこで間違っているのか分かりません。

Answer 1

を行うことができます変換点の座標を取得するには、以下：あなたがイメージに適用

transformed_img = cv2.warpPerspective(source_img, m, image_shape) 

：

transformed_img = cv2.warpPerspective(source_img, m, image_shape) 

と変換された画像は、結果が含まれている

変換行列を取得した後あなたが計算したい座標といくつかの黒い領域を持つ。

したがって、4点の座標のそれぞれのための溶液は、（何0座標が存在しない場合）は、次である：

point = np.array([w, h]) #width and hight of the source point (before transform) 
homg_point = [point[0], point[1], 1] # homogeneous coords 
transf_homg_point = m.dot(homg_point) # transform 
transf_homg_point /= transf_homg_point1[2] # scale 
transf_point = transf_homg_point[:2] # remove Cartesian coords 
print(transf_point) #check the result