imageaffine 변환은 2D 이미지에 적용되는 변환을 의미하며, 회전, 크기 변경, 이동을 포함하는 6개의 파라미터를 사용합니다.
이 파라미터는 다음과 같습니다.
- 2x3 행렬의 첫 2개 행을 의미하는 2x2 행렬 (scale, rotation)
- 2x3 행렬의 3번째 행을 의미하는 1x3 벡터 (translation)
이러한 파라미터를 사용하여 imageaffine 변환을 구현하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 2x2 행렬 (scale, rotation)을 계산합니다. 회전은 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
- 회전 각도 (θ) : θ = atan2(y, x)
- 회전 행렬 : [[cos(θ), -sin(θ)], [sin(θ), cos(θ)]]
크기 변경은 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
- scale_x : x * scale
- scale_y : y * scale
- 2x2 행렬 : [[scale_x, 0], [0, scale_y]]
2. 1x3 벡터 (translation)을 계산합니다. 이동은 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
- translation_x : x + translation_x
- translation_y : y + translation_y
- 1x3 벡터 : [translation_x, translation_y, 1]
3. 2x3 행렬을 생성합니다. 2x2 행렬과 1x3 벡터를 결합하여 2x3 행렬을 생성합니다.
- 2x3 행렬 : [[scale_x, -scale_y, translation_x], [scale_y, scale_x, translation_y]]
이 2x3 행렬을 사용하여 이미지 변환을 구현할 수 있습니다.
예를 들어, 다음과 같이 이미지 변환을 구현할 수 있습니다.
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python
import numpy as np
import cv2
# 이미지 로드
img = cv2.imread('image.jpg')
# 변환 매트릭스 생성
scale_x = 2
scale_y = 2
rotation = np.radians(45)
translation_x = 100
translation_y = 100
rotation_matrix = np.array([[np.cos(rotation), -np.sin(rotation)], [np.sin(rotation), np.cos(rotation)]])
scale_matrix = np.array([[scale_x, 0], [0, scale_y]])
translation_vector = np.array([translation_x, translation_y])
affine_matrix = np.dot(np.dot(rotation_matrix, scale_matrix), np.array([[1, 0, translation_x], [0, 1, translation_y], [0, 0, 1]]))
# 이미지 변환
transformed_img = cv2.warpAffine(img, affine_matrix, (img.shape[1], img.shape[0]))
# 결과 출력
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Transformed Image', transformed_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
이 예제에서는 이미지 변환을 구현하기 위해 2x3 행렬을 생성하고, cv2.warpAffine 함수를 사용하여 이미지 변환을 수행합니다.
2025-05-27 05:38