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affine_trans_image — Anwenden einer beliebigen affinen 2D-Transformation auf Bilder.
affine_trans_image(Image : ImageAffineTrans : HomMat2D, Interpolation, AdaptImageSize : )
affine_trans_image wendet eine beliebige affine 2D-Transformation (Skalierung, Drehung, Verschiebung, Scherung) auf die in Image übergebenen Bilder an und liefert die transformierten Bilder in ImageAffineTrans zurück. Die Transformation wird durch eine homogene Transformationsmatrix beschrieben, die in HomMat2D übergeben wird. Diese kann mit Hilfe der Operatoren hom_mat2d_identity, hom_mat2d_scale, hom_mat2d_rotate, hom_mat2d_translate etc. aufgebaut werden oder das Resultat von Operatoren wie vector_angle_to_rigid sein.
Die Einträge der homogenen Transformationsmatrix werden so interpretiert, dass die Zeilen-Koordinate des Bildes der x-Koordinate und die Spalten-Koordinate des Bildes der y-Koordinate des Koordinatensystems entspricht, in dem die Transformationsmatrix definiert wurde. Dies ist notwendig, um für das Bild ein rechtshändiges Koordinatensystem zu erhalten. Insbesondere werden dadurch Rotationen im korrekten Drehsinn ausgeführt. Die Koordinatenreihenfolge (x,y) der Matrizen entspricht dann der üblichen Koordinatenreihenfolge (Zeile,Spalte) der Bilder.
Der Definitionsbereich des Eingabebildes wird ignoriert, d.h., als das volle Rechteck des Bildes angenommen. Der Definitionsbereich des Ausgabebildes entspricht der Schnittmenge des transformierten Rechtecks und des Rechtecks des Ausgabebildes.
Im allgemeinen fallen transformierte Punkte zwischen die Rasterpunkte der Bildmatrix. Es ist also eine geeignete Interpolation zwischen den Grauwerten des Eingabebildes durchzuführen. Sie dient insbesondere auch dazu, die „Klötzchenbildung“ bei Vergrößerungen bzw. Aliasing-Effekte bei Verkleinerungen zu vermeiden. Die Qualität (bzw. Geschwindigkeit) der Interpolation wird über den Parameter Interpolation gesteuert:
Nächste-Nachbar Interpolation. Der Grauwert des nächstgelegenen Bildpunktes wird verwendet (eventuell niedrigere Qualität, sehr schnell).
Bilineare Interpolation. Der Grauwert wird aus den Grauwerten der vier nächstgelegenen Pixel durch bilineare Interpolation berechnet. Falls die affine Transformation eine Skalierung < 1 enthält, wird keine Glättung durchgeführt, was zu erheblichen Aliasingeffekten führen kann (mittlere Qualität und Laufzeit).
Bikubische Interpolation. Der Grauwert wird aus den Grauwerten der nächstgelegenen Pixel durch bikubische Interpolation berechnet. Falls die affine Transformation eine Skalierung < 1 enthält, wird keine Glättung durchgeführt, was zu erheblichen Aliasingeffekten führen kann (hohe Qualität für Vergrößerungen, langsam).
Bilineare Interpolation. Der Grauwert wird aus den Grauwerten der vier nächstgelegenen Pixel durch bilineare Interpolation berechnet. Falls die affine Transformation eine Skalierung < 1 enthält, wird zusätzlich eine Art Mittelwertfilter zur Vermeidung von Aliasingeffekten ausgeführt (mittlere Qualität und Laufzeit).
Bilineare Interpolation. Der Grauwert wird aus den Grauwerten der vier nächstgelegenen Pixel durch bilineare Interpolation berechnet. Falls die affine Transformation eine Skalierung < 1 enthält, wird zusätzlich eine Art Gaußfilter zur Vermeidung von Aliasingeffekten ausgeführt (hohe Qualität, langsam).
Zusätzlich beeinflusst der Systemparameter 'int_zooming' (siehe set_system) die Genauigkeit der Transformation. Falls 'int_zooming' auf 'true' gesetzt wird, wird die Transformation intern bei Byte-, Int2- und Uint2-Bildern mit Festkommaarithmetik durchgeführt, was zu wesentlich kürzeren Laufzeiten führt. Allerdings ist hier die Genauigkeit der berechneten Grauwerte geringer. Für Byte-Bilder sind die Differenzen zur genaueren Berechnung (mit 'int_zooming' = 'false') normalerweise kleiner als zwei Grauwerte. Für Int2- und Uint2-Bilder gilt entsprechend, dass die Grauwertdifferenzen kleiner als 1/128 mal der dynamische Grauwertbereich des Bildes sind. Sie können also bis zu 512 Grauwerte betragen, wenn der volle Grauwertbereich von 16 Bit ausgenutzt wird. Außerdem können, wenn 'int_zooming' auf 'true' gesetzt ist, undefinierte Grauwerte am unteren und am rechten Bildrand entstehen wenn ein großer Skalierungsfaktor angewendet wird und außerdem ein großes Ergebnisbild entsteht. Die maximale Breite dieses Randes mit undefinierten Grauwerten kann mit der Formel abgeschätzt werden, wobei S den Skalierungsfaktor in einer Dimension und I die Größe des Ausgabebildes in der entsprechenden Dimension darstellt. Für Real-Bilder hat der Parameter 'int_zooming' keinen Einfluss, da intern immer mit Gleitkommazahlen gerechnet wird.
Die Größe des Zielbildes wird durch den Parameter AdaptImageSize gesteuert: Bei 'true' wird die Größe des Zielbildes so gewählt, dass rechts und unten kein Clipping auftritt. Bei 'false' hat das Zielbild die gleiche Größe wie das Eingabebild. Beachten Sie, dass unabhängig von AdaptImageSize das Zielbild grundsätzlich am linken und oberen Rand beschnitten wird, d.h. alle Bildbereiche, die nach der Transformation negative Koordinaten aufweisen, werden abgeschnitten.
Die Region des Eingabebildes wird nicht beachtet.
affine_trans_image verwendet nicht das HALCON-Standard-Koordinatensystem (mit dem Ursprung im Mittelpunkt des linken oberen Pixels) sondern das gleiche Koordinatensystem wie affine_trans_pixel, d.h. der Ursprung liegt in der linken oberen Ecke des linken oberen Pixels. Eine Transformation mit affine_trans_image entspricht für jeden Punkt des Bildes einer Kette von Transformationen (Ein- und Ausgabekoordinaten als homogene Vektoren dargestellt, siehe affine_trans_pixel). Dies kann zu unerwarteten Ergebnissen führen, wenn die Transformationsmatrix unter Verwendung von Koordinaten erstellt wurde, die von dem Bild mit Operatoren wie z.B. area_center_gray abgeleitet wurden. Wenn z.B. ein rotationssymmetrisches Bild unter Verwendung von hom_mat2d_rotate um seinen mit area_center_gray bestimmten Schwerpunkt rotiert wird, so liegt das transformierte Bild nicht auf dem Originalbild. Dieser Effekt kann dadurch kompensiert werden, dass vor dem Aufruf von affine_trans_image die Transformationsmatrix HomMat2D durch die beiden folgenden Translationen modifiziert wird:
hom_mat2d_translate(HomMat2D, 0.5, 0.5, HomMat2DTmp)
hom_mat2d_translate_local(HomMat2DTmp, -0.5, -0.5, HomMat2DAdapted)
affine_trans_image(Image, ImageAffineTrans, HomMat2DAdapted,
'constant', 'false')
Eingabebild.
Transformiertes Ausgabebild.
Eingabe-Transformationsmatrix.
Art der Interpolation.
Defaultwert: 'constant'
Werteliste: 'bicubic', 'bilinear', 'constant', 'nearest_neighbor', 'weighted'
Anpassung der Zielbildgröße.
Defaultwert: 'false'
Werteliste: 'false', 'true'
* Reduction of an image (512 x 512 Pixels) by 50%, rotation
* by 180 degrees and translation to the upper-left corner:
read_image (Image, 'ic0')
hom_mat2d_identity(Matrix1)
hom_mat2d_scale(Matrix1,0.5,0.5,256.0,256.0,Matrix2)
hom_mat2d_rotate(Matrix2,3.14,256.0,256.0,Matrix3)
hom_mat2d_translate(Matrix3,-128.0,-128.0,Matrix4)
affine_trans_image(Image,TransImage,Matrix4,'constant','true')
* Enlarging the part of an image in the interactively
* chosen rectangular window sector:
dev_get_window (WindowHandle)
draw_rectangle2(WindowHandle,L,C,Phi,L1,L2)
hom_mat2d_identity(Matrix1)
get_system('width',Width)
get_system('height',Height)
hom_mat2d_translate(Matrix1,Height/2.0-L,Width/2.0-C,Matrix2)
hom_mat2d_rotate(Matrix2,3.14-Phi,Height/2.0,Width/2.0,Matrix3)
hom_mat2d_scale(Matrix3,Height/(2.0*L2),Width/(2.0*L1), \
Height/2.0,Width/2.0,Matrix4)
affine_trans_image(Image,TransImage,Matrix4,'constant','true')
Falls die Matrix HomMat2D eine affine Abbildung darstellt (d.h. keine projektive Abbildung), liefert affine_trans_image den Wert 2 (H_MSG_TRUE) zurück. Das Verhalten bei leerer Eingabe (keine Eingabebilder vorhanden) lässt sich mittels set_system(::'no_object_result',<Result>:) festlegen. Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
hom_mat2d_identity, hom_mat2d_translate, hom_mat2d_rotate, hom_mat2d_scale, hom_mat2d_reflect
affine_trans_image_size, zoom_image_size, zoom_image_factor, mirror_image, rotate_image, affine_trans_region
Foundation
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