最近研究3000fps的實(shí)現(xiàn)，看了網(wǎng)上給的一個(gè)matlab代碼，里面有提到init_shape到mean_shape的對(duì)齊，里面使用了fitgeotrans和transformPointsForward兩個(gè)函數(shù)。于是參考matlab help研究了一下這兩個(gè)函數(shù).

fitgeotrans函數(shù)

語(yǔ)法:

tform = fitgeotrans(movingPoints,fixedPoints,transformationType)

說(shuō)明:

• movingPoints — 圖像上想要移動(dòng)的點(diǎn)的坐標(biāo)，至少是兩個(gè)double型2維點(diǎn).
• fixedPoints — 目標(biāo)點(diǎn)，和上面同等規(guī)模
• transformationType — 變換類型，包括如下幾種：

transformationTypeDescription

‘Affine’	仿射變換
‘NonreflectiveSimilarity’	非反射相似變換（這個(gè)有點(diǎn)不懂哎）
‘Projective’	投影變換
‘Similarity’	相似變換（即仿射變換中去除錯(cuò)切變換）

總結(jié)：
這個(gè)函數(shù)主要描述了將movingPoints（設(shè)大小為:N*2,N>=2）通過某種變換變化到fixedPoints來(lái)，最后輸出了變換矩陣。tform 是一個(gè)結(jié)構(gòu)體類型，里面包含了變換矩陣.

transformPointsForward函數(shù)

語(yǔ)法:

[x,y] = transformPointsForward(tform,u,v) X = transformPointsForward(tform,U)

說(shuō)明:
tform為變換矩陣. u,v分別代表你要變換的點(diǎn)的x,y序列。u,v必須維數(shù)相同.變換后輸出了對(duì)應(yīng)的x,y。
而第二個(gè)函數(shù),U包含了[u,v]，X=[x,y]。
注意:
什么是前置變換呢？
即： X=U*tform

兩個(gè)例子

例1

theta = 10; tform = affine2d([cosd(theta) -sind(theta) 0; sind(theta) cosd(theta) 0; 0 0 1]) [X,Y] = transformPointsForward(tform,5,10)

結(jié)果:
tform =

affine2d with properties:

T: [3x3 double] Dimensionality: 2

其中

而X=6.6605 ， Y=8.9798 。
具體計(jì)算方法是:

[6.66058.97981]=[5101]????0.9848077530122080.1736481776669300?0.1736481776669300.9848077530122080001???

例2

I = checkerboard; %創(chuàng)建棋盤圖 J = imrotate(I,30); %逆時(shí)針繞中心旋轉(zhuǎn)30度 imshowpair(I,J,'montage') %將兩圖并排放在一起

fixedPoints = [11 11; 41 71]; movingPoints = [14 44; 70 81]; tform = fitgeotrans(movingPoints,fixedPoints,'NonreflectiveSimilarity'); Jregistered = imwarp(J,tform,'OutputView',imref2d(size(I))); %應(yīng)用變換,將圖像旋轉(zhuǎn) falsecolorOverlay = imfuse(I,Jregistered); %圖形融合 figure, imshow(falsecolorOverlay,'InitialMagnification','fit');

參考文獻(xiàn)

基于空間幾何變換的人臉對(duì)齊(Matlab內(nèi)置函數(shù))

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab内置函数fitgeotrans与transformPointsForward解析的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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