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我正在用Python编写一个简单的应用程序来显示图像，我需要通过缩放图像来实现缩放。我认为Image.transform方法能够做到这一点，但我不确定如何使用它，因为它要求一个仿射矩阵或类似的东西:P im.transform(尺寸、仿射、数据、滤波) =>图像将仿射变换应用于图像，并将结果放入具有给定大小的新图像中。数据是一个6元组(a，b，c，d，e，f)，它包含仿射变换矩阵的前两行。对于输出图像中的每个像素(x，y)，新值来自输入图像中的位置(a x+b+ c，d+e+
浏览 6提问于2010-07-30得票数 7
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我用Matlab做仿射变换，代码是：Image=im2double(Image);我可以得到像这样的图片，
然后我尝试使用相同的参数用Python
浏览 0提问于2018-03-28得票数 1
问题是当我需要保存文件时，我必须计算仿射来将ijk空间中现在更密集的体素映射到引用xyz空间。我该怎么做？ 首先，我的想法是使用旧的仿射并计算新的仿射。旧的仿射将做[255 255 19]OA = [X Y Z]，新的仿射应该做[255 255 119]NA = [X Y Z]，我们知道AX=B X=inverse(A)B。所以新的仿射应该是inverse([255 255 119])[X Y Z]。然而，逆矩阵仅存在于方阵中。inverse([255 255 119])将不会有这样的事
浏览 26提问于2019-04-20得票数 1
我有一个文件夹，里面有DICOM文件(例如CT扫描)，我需要提取体积的仿射信息，因为我将产生一个掩模，稍后需要它来对齐体积和掩模。这就是为什么创建nifti文件需要花费大量的时间。
如何使用python获得仿射矩阵？
浏览 8提问于2020-08-17得票数 1
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图像2-图像1的(近似)仿射变换。对这两幅图像进行投影图像配准的最佳方法是什么，即找到它们之间的投影变换矩阵？如果您推荐一些现成的代码，我的优先事项是：
其他
浏览 3提问于2016-07-14得票数 0
我做了一个小程序，读取图像，转换透视图，然后重新绘制图像。目前，我手动地将每个像素重写到输出，但是这样就丢失了很多点，结果是图像非常微弱(转换越大，图像就越暗)。这是我的密码：UV = np.vstack((U.flatten(),V.flatten())).T
UV_warped = UV_war
浏览 4提问于2014-02-21得票数 0
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内插仿射变换
、、、
在分析图像的基础上，构造了一系列仿射变换(旋转、缩放、剪切、平移)，并将它们相乘成一个仿射变换矩阵。这是一个演示，正在做的正是我正在寻找的。给出了仿射变换矩阵和插值技术，计算了图像。，如果我有一个低分辨率的1位输入和给定的T仿射变换矩阵，你能解释计算高分辨率(例如4x)灰度图像所需的步骤吗？你能把我链接到一些源代码或
浏览 5提问于2011-10-22得票数 4
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我已经看到了执行仿射转换的各种代码片段，它们总是使用一些坐标值调用CGAffineTransformTranslate。CGAffineTransformTranslate (landscapeTransform, +80.0, +100.0);使用此函数通过向现有仿射变换添加翻译值来创建新的仿射转换得到的结构表示一个新的仿射变换，您可以使用它(如果愿意，可以重用)来移动坐标系。
对于tx和ty，我玩过不同的价值观，但有人能说出它的
浏览 1提问于2011-02-16得票数 0
在卷积神经网络中，假设仿射层的输入和输出分别为$x$和$y$。这个仿射运算$y = W^{\top} + b$已经在$b \neq 0$的情况下增加了非线性。为什么我们还需要像ReLU这样的函数来增加系统的非线性呢？
浏览 0提问于2018-07-24得票数 3
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我想将我的数据转换为1-11标度。首先，我获取原始数据并使用以下公式对其进行转换，该公式取自here scale_min + float(x-data_min)*float(scale_max-scale_min)/(data_max-data_min) 然而，由于我的数据具有极端的异常值，这使得大多数数据中的差异不可能被看到。我想过取数据的log10，然后将这些值转换为我的1-11标度，然而，上面的公式不适用于负值，这可能发生在log10中。有没有其他方法可以将log10值映射到1-11范围？或者，是否有任何其他方法可以将具有极端异常值的数据映射到1-11范围内，使较小的值中的差异可感知，
浏览 26提问于2021-10-14得票数 1
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我正在尝试将仿射变换应用于TensorFlow 2中包含一批图像(batch_size，通道，高度，宽度)的张量，表示为张量(batch_size，3，3)。可以使用tfa.image.transform (https://www.tensorflow.org/addons/api_docs/python/tfa/image/transform)将一般变换应用于张量，但这需要将投影变换作为输入，而不是仿射变换。在Tensorflow 1中，这很容易解决，只需使用
浏览 29提问于2021-03-31得票数 1
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TensorFlow在tf.image中没有转换函数，当然也没有tf.contrib模块。
NVIDIA DALI只允许6个参数的仿射变换。Python包增强器支持投影转换，但它对PIL映像而不是张量进行操作。
浏览 0提问于2019-04-18得票数 3
这个问题是关于OpenCV函数findHomography，getPerspectiveTransform和getAffineTransform的
最好的
浏览 8提问于2012-06-28得票数 37
我正在学习播音簿因此，从参数到预测的映射仍然是一个线性函数，但是从特征到预测的映射现在是一个ffine函数。
浏览 0提问于2019-06-06得票数 1
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我想在Keras中实现一个自定义损失，将最后一个仿射层作为输入。这是中描述的SGM损失。
这意味着损失函数不仅将y_true和y_predict作为参数，还将最后一个仿射层作为参数。
浏览 2提问于2017-12-06得票数 0
它的方法如下：
Quartz中可用的仿射变换函数在矩阵上工作什么时候应该使用CTM变换，什么时候应该使用仿射变换？
浏览 1提问于2015-06-10得票数 1
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我有一个关于仿射变换的问题(在<affine>标签之间)。我从一个xml文件()中提取以下两个仿射转换，该文件是用BigDataViewer创建的斐济插件创建的，使用函数：<ViewRegistration timepoint0.0 0.0 0.0 1.9998662296836334 0.0</affine></ViewRegistration>
我想使用R包{R
浏览 25提问于2018-10-15得票数 1
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我很难为三种不同的观点(日冕、轴向和斜面)找出适当的仿射变换，每种观点都有以下各自的问题：
2:同样，矢状彩色图与轴向原始图像重叠。而仿射和 header 是从我发送的文件中提取出来的原始仿射和标头。正在努力使用nibabel python库来解决这个问题，但由于我对这些文件的工作方式和仿射转换的了解非常有限，我很难弄清楚该如何做才能使它们正确。我
浏览 2提问于2019-05-13得票数 2
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