이 랩에서는 Matplotlib 을 사용하여 이미지의 아핀 변환 (affine transformation) 을 수행하는 방법을 보여줍니다. 아핀 변환은 이미지의 모양과 방향을 변경합니다. 이 랩에서는 transforms.Affine2D 함수를 사용하여 이미지의 모양과 방향을 조작하는 방법을 보여줍니다.
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첫 번째 단계에서는 필요한 라이브러리를 임포트하고 예제에 사용될 이미지를 정의합니다. 이미지는 두 개의 가우시안 함수 (Gaussian function) 의 조합입니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.transforms as mtransforms
def get_image():
delta = 0.25
x = y = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)
Z = (Z1 - Z2)
return Z이 단계에서는 이미지, 플롯 축 (plot axis), 그리고 변환 (transformation) 을 입력으로 받는 함수를 정의합니다. 이 함수는 지정된 변환을 사용하여 플롯 축에 이미지를 표시합니다. 또한, 이미지의 의도된 범위를 보여주기 위해 이미지 주변에 노란색 사각형을 표시합니다.
def do_plot(ax, Z, transform):
im = ax.imshow(Z, interpolation='none',
origin='lower',
extent=[-2, 4, -3, 2], clip_on=True)
trans_data = transform + ax.transData
im.set_transform(trans_data)
## display intended extent of the image
x1, x2, y1, y2 = im.get_extent()
ax.plot([x1, x2, x2, x1, x1], [y1, y1, y2, y2, y1], "y--",
transform=trans_data)
ax.set_xlim(-5, 5)
ax.set_ylim(-4, 4)이 단계에서는 rotate_deg 함수를 사용하여 이미지 회전을 수행합니다. 회전 각도를 rotate_deg 함수에 입력으로 전달합니다. 회전된 이미지를 표시하기 위해 do_plot 함수를 사용합니다.
## prepare image and figure
fig, ax1 = plt.subplots()
Z = get_image()
## image rotation
do_plot(ax1, Z, mtransforms.Affine2D().rotate_deg(30))이 단계에서는 skew_deg 함수를 사용하여 이미지 기울이기를 수행합니다. 기울이기 각도를 skew_deg 함수에 입력으로 전달합니다. 기울여진 이미지를 표시하기 위해 do_plot 함수를 사용합니다.
## prepare image and figure
fig, ax2 = plt.subplots()
Z = get_image()
## image skew
do_plot(ax2, Z, mtransforms.Affine2D().skew_deg(30, 15))이 단계에서는 scale 함수를 사용하여 이미지의 크기 조정 및 반사를 수행합니다. 크기 조정 및 반사 인자를 scale 함수에 입력으로 전달합니다. 크기 조정 및 반사된 이미지를 표시하기 위해 do_plot 함수를 사용합니다.
## prepare image and figure
fig, ax3 = plt.subplots()
Z = get_image()
## scale and reflection
do_plot(ax3, Z, mtransforms.Affine2D().scale(-1, .5))이 단계에서는 rotate_deg, skew_deg, scale, 및 translate 함수를 사용하여 이미지에 대한 다중 변환을 수행합니다. 변환 매개변수를 각 함수에 입력으로 전달합니다. 변환된 이미지를 표시하기 위해 do_plot 함수를 사용합니다.
## prepare image and figure
fig, ax4 = plt.subplots()
Z = get_image()
## everything and a translation
do_plot(ax4, Z, mtransforms.Affine2D().
rotate_deg(30).skew_deg(30, 15).scale(-1, .5).translate(.5, -1))이 랩에서는 Matplotlib 을 사용하여 이미지의 아핀 변환 (affine transformation) 을 수행하는 방법을 시연했습니다. transforms.Affine2D 함수를 사용하여 이미지의 모양과 방향을 조작했습니다. 이미지의 회전, 기울이기 (skew), 크기 조정, 반사 및 다중 변환을 수행했습니다. 또한 변환된 이미지를 이미지의 의도된 범위와 함께 플롯 축에 표시했습니다.