Distorsión de pellizco / abultamiento usando Python OpenCV

Question

Quiero aplicar un filtro de pellizco / abultamiento en una imagen usando Python OpenCV. El resultado debería ser algún tipo de este ejemplo:

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

He leído la siguiente publicación de desbordamiento de pila que debería ser la fórmula correcta para el filtro: Fórmulas para distorsión de barril / acerico

Pero estoy luchando por implementar esto en Python OpenCV.

He leído sobre mapas para aplicar filtros en una imagen: efecto de distorsión usando OpenCv-python

En cuanto a mi comprensión, el código podría verse así:

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()

¿Es esta la forma correcta de lograr la distorsión presentada en la imagen de ejemplo? Se agradece mucho cualquier ayuda relacionada con recursos útiles o preferiblemente ejemplos.

Answer 1

Puede hacerlo usando las opciones de implosión y explosión en Python Wand, que usa ImageMagick.

Entrada:

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)

Implicar:

Explotar:

Answer 2

Después de familiarizarme con el código fuente de ImageMagick, encontré una manera de aplicar la fórmula para la distorsión. Con la ayuda de la función de reasignación de OpenCV , esta es una forma de distorsionar una imagen:

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()

Esto tiene el mismo efecto que usar la función convert -implode de ImageMagick.