Distorsion pincée / bombée à l'aide de Python OpenCV

Question

Je souhaite appliquer un filtre pincement / renflement sur une image à l'aide de Python OpenCV. Le résultat devrait être une sorte de cet exemple:

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

J'ai lu le post de stackoverflow suivant qui devrait être la formule correcte pour le filtre: Formules pour la distorsion Barrel / Pincushion

Mais j'ai du mal à implémenter cela dans Python OpenCV.

J'ai lu sur les cartes pour appliquer un filtre sur une image: e ff et de distorsion en utilisant OpenCv-python

Quant à ma compréhension, le code pourrait ressembler à ceci:

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()

Est-ce la bonne façon d'obtenir la distorsion présentée dans l'image d'exemple? Toute aide concernant des ressources utiles ou de préférence des exemples est très appréciée.

Answer 1

Vous pouvez le faire en utilisant les options d'implosion et d'explosion dans Python Wand, qui utilise ImageMagick.

Contribution:

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)

Imploser:

Exploser:

Answer 2

Après m'être familiarisé avec le code source d'ImageMagick, j'ai trouvé un moyen d'appliquer la formule de distorsion. Avec l'aide de la fonction de remappage OpenCV , c'est un moyen de déformer une image:

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()

Cela a le même effet que l'utilisation de la fonction convert -implode d'ImageMagick.