Image Affine Matrix Get 문제점 이해를 부탁드립니다.

• SEO전문가 2일 전 2025.07.30 14:48
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나우호스팅 　2일 전



imageaffinematrixget 함수의 파라미터 중 \'src\'와 \'dst\'는 이미지의 affine transformation을 구현할 때 사용됩니다.

\'src\'는 원본 이미지의 affine transformation을 나타내는 행렬을 의미합니다. 이 행렬은 원본 이미지의 점을 새로운 이미지의 점으로 매핑하는 변환을 나타냅니다.

\'dst\'는 대상 이미지의 affine transformation을 나타내는 행렬을 의미합니다. 이 행렬은 대상 이미지의 점을 새로운 이미지의 점으로 매핑하는 변환을 나타냅니다.

이러한 행렬은 OpenCV의 affine transformation 함수를 사용하여 계산할 수 있습니다. 예를 들어, getAffineTransform 함수를 사용하여 원본 이미지의 affine transformation 행렬을 계산할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
python

import cv2



# 원본 이미지

img = cv2.imread('원본이미지.png')



# 대상 이미지

dst_img = cv2.imread('대상이미지.png')



# 원본 이미지의 affine transformation 행렬 계산

src_affine = cv2.getAffineTransform(np.float32([[10, 10], [200, 10], [200, 200]]), np.float32([[10, 10], [200, 10], [200, 200]]))



# 대상 이미지의 affine transformation 행렬 계산

dst_affine = cv2.getAffineTransform(np.float32([[10, 10], [200, 10], [200, 200]]), np.float32([[10, 10], [200, 10], [200, 200]]))



# affine transformation 적용

result = cv2.warpAffine(img, src_affine, (img.shape[1], img.shape[0]))

result = cv2.warpAffine(result, dst_affine, (result.shape[1], result.shape[0]))



# 결과 출력

cv2.imshow('Result', result)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()



이 예제에서는 원본 이미지의 affine transformation 행렬을 계산하고 대상 이미지의 affine transformation 행렬을 계산한 후, 두 행렬을 적용하여 결과 이미지를 생성합니다.

2025-07-30 14:49

<br /> <br /> imageaffinematrixget 함수의 파라미터 중 'src'와 'dst'는 이미지의 affine transformation을 구현할 때 사용됩니다.<br /> <br /> 'src'는 원본 이미지의 affine transformation을 나타내는 행렬을 의미합니다. 이 행렬은 원본 이미지의 점을 새로운 이미지의 점으로 매핑하는 변환을 나타냅니다.<br /> <br /> 'dst'는 대상 이미지의 affine transformation을 나타내는 행렬을 의미합니다. 이 행렬은 대상 이미지의 점을 새로운 이미지의 점으로 매핑하는 변환을 나타냅니다.<br /> <br /> 이러한 행렬은 OpenCV의 affine transformation 함수를 사용하여 계산할 수 있습니다. 예를 들어, getAffineTransform 함수를 사용하여 원본 이미지의 affine transformation 행렬을 계산할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> import cv2<br /> <br /> # 원본 이미지<br /> img = cv2.imread('원본이미지.png')<br /> <br /> # 대상 이미지<br /> dst_img = cv2.imread('대상이미지.png')<br /> <br /> # 원본 이미지의 affine transformation 행렬 계산<br /> src_affine = cv2.getAffineTransform(np.float32([[10, 10], [200, 10], [200, 200]]), np.float32([[10, 10], [200, 10], [200, 200]]))<br /> <br /> # 대상 이미지의 affine transformation 행렬 계산<br /> dst_affine = cv2.getAffineTransform(np.float32([[10, 10], [200, 10], [200, 200]]), np.float32([[10, 10], [200, 10], [200, 200]]))<br /> <br /> # affine transformation 적용<br /> result = cv2.warpAffine(img, src_affine, (img.shape[1], img.shape[0]))<br /> result = cv2.warpAffine(result, dst_affine, (result.shape[1], result.shape[0]))<br /> <br /> # 결과 출력<br /> cv2.imshow('Result', result)<br /> cv2.waitKey(0)<br /> cv2.destroyAllWindows()<br /> [/code]<br /> <br /> 이 예제에서는 원본 이미지의 affine transformation 행렬을 계산하고 대상 이미지의 affine transformation 행렬을 계산한 후, 두 행렬을 적용하여 결과 이미지를 생성합니다.