Pinch / Bulge-Verzerrung mit Python OpenCV

Question

Ich möchte mit Python OpenCV einen Pinch / Bulge-Filter auf ein Bild anwenden. Das Ergebnis sollte eine Art Beispiel sein:

https://pixijs.io/pixi-filters/tools/screenshots/dist/bulge-pinch.gif

Ich habe den folgenden Stackoverflow-Beitrag gelesen, der die richtige Formel für den Filter sein sollte: Formeln für die Verzerrung von Fässern / Nadelkissen

Ich habe jedoch Probleme, dies in Python OpenCV zu implementieren.

Ich habe über Karten gelesen, um Filter auf ein Bild anzuwenden: Verzerrungseffekt mit OpenCv-Python

Nach meinem Verständnis könnte der Code ungefähr so ​​aussehen:

import numpy as np
import cv2 as cv

f_img = 'example.jpg'
im_cv = cv.imread(f_img)

# grab the dimensions of the image
(h, w, _) = im_cv.shape

# set up the x and y maps as float32
flex_x = np.zeros((h, w), np.float32)
flex_y = np.zeros((h, w), np.float32)

# create map with the barrel pincushion distortion formula
for y in range(h):
    for x in range(w):
        flex_x[y, x] = APPLY FORMULA TO X
        flex_y[y, x] = APPLY FORMULA TO Y

# do the remap  this is where the magic happens
dst = cv.remap(im_cv, flex_x, flex_y, cv.INTER_LINEAR)

cv.imshow('src', im_cv)
cv.imshow('dst', dst)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

Ist dies der richtige Weg, um die im Beispielbild dargestellte Verzerrung zu erzielen? Jede Hilfe in Bezug auf nützliche Ressourcen oder vorzugsweise Beispiele wird sehr geschätzt.

Answer 1

Sie können dies mit implodierenden und explodierenden Optionen in Python Wand tun, das ImageMagick verwendet.

Eingang:

from wand.image import Image
import numpy as np
import cv2

with Image(filename='zelda1.jpg') as img:
    img.virtual_pixel = 'black'
    img.implode(0.5)
    img.save(filename='zelda1_implode.jpg')
    # convert to opencv/numpy array format
    img_implode_opencv = np.array(img)
    img_implode_opencv = cv2.cvtColor(img_implode_opencv, cv2.COLOR_RGB2BGR)

with Image(filename='zelda1.jpg') as img:
    img.virtual_pixel = 'black'
    img.implode(-0.5 )
    img.save(filename='zelda1_explode.jpg')
    # convert to opencv/numpy array format
    img_explode_opencv = np.array(img)
    img_explode_opencv = cv2.cvtColor(img_explode_opencv, cv2.COLOR_RGB2BGR)

# display result with opencv
cv2.imshow("IMPLODE", img_implode_opencv)
cv2.imshow("EXPLODE", img_explode_opencv)
cv2.waitKey(0)

Implodieren:

Explodieren:

Answer 2

Nachdem ich mich mit dem ImageMagick-Quellcode vertraut gemacht habe, habe ich einen Weg gefunden, die Formel für Verzerrungen anzuwenden. Mit Hilfe der OpenCV-Remap- Funktion können Sie auf folgende Weise ein Bild verzerren:

import numpy as np
import cv2 as cv

f_img = 'example.jpg'
im_cv = cv.imread(f_img)

# grab the dimensions of the image
(h, w, _) = im_cv.shape

# set up the x and y maps as float32
flex_x = np.zeros((h, w), np.float32)
flex_y = np.zeros((h, w), np.float32)

# create map with the barrel pincushion distortion formula
for y in range(h):
    delta_y = scale_y * (y - center_y)
    for x in range(w):
        # determine if pixel is within an ellipse
        delta_x = scale_x * (x - center_x)
        distance = delta_x * delta_x + delta_y * delta_y
        if distance >= (radius * radius):
            flex_x[y, x] = x
            flex_y[y, x] = y
        else:
            factor = 1.0
            if distance > 0.0:
                factor = math.pow(math.sin(math.pi * math.sqrt(distance) / radius / 2), -amount)
            flex_x[y, x] = factor * delta_x / scale_x + center_x
            flex_y[y, x] = factor * delta_y / scale_y + center_y

# do the remap  this is where the magic happens
dst = cv.remap(im_cv, flex_x, flex_y, cv.INTER_LINEAR)

cv.imshow('src', im_cv)
cv.imshow('dst', dst)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

Dies hat den gleichen Effekt wie die Verwendung der Funktion convert -implode von ImageMagick.