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Pei-Lin Normalization

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src 元画像 part1

src 元画像 part2

src 元画像 part3

dst 処理画像 part1

dst 処理画像 part2

dst 処理画像 part3

what process?

入力画像の図形でもって傾きや画像サイズを標準化させる。 出力値は2×3の回転行列が出力される。 画像を出力したい場合はwarpAffineにてアフィン変換する必要がある。

cook code C++

#include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/core/utility.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/ximgproc/peilin.hpp> int main(int argc, const char* argv[]) { cv::String keys = "{src||}"; cv::CommandLineParser parser(argc, argv, keys); cv::String src_path = parser.get<cv::String>("src"); std::string name = "Effect"; cv::namedWindow(name, cv::WINDOW_AUTOSIZE); cv::Mat src = cv::imread(src_path, cv::IMREAD_GRAYSCALE); while(true){ cv::Mat dst; cv::Matx23d norm = cv::ximgproc::PeiLinNormalization(src); cv::warpAffine(src, dst, norm, cv::Size(src.cols, src.rows)); cv::imshow(name, dst); int key = cv::waitKey(0); if (key == 27){ break; } else if (key == int('s')){ cv::imwrite("output.png", dst); } } cv::destroyAllWindows(); return 0; }

cook code Python

import numpy as np import cv2 import argparse def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--src') args = parser.parse_args() name = "effect" srcMat = cv2.imread(args.src, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) h, w = srcMat.shape[::-1] while True: k = cv2.waitKey(0) & 0xFF if k == 27: break norm = cv2.ximgproc.PeiLinNormalization(srcMat) dst = cv2.warpAffine(srcMat, norm, (w, h), cv2.WARP_INVERSE_MAP) cv2.imshow(name,dst) if k == ord("s"): cv2.imwrite("output.png", dst) if __name__ == '__main__': main()

Reference

• thesis : Soo-Chang Pei and Chao-Nan Lin. Image normalization for pattern recognition. Image and Vision Computing, Vol. 13, N.10, pp. 711-723, 1995.
• http://amroamroamro.github.io/mexopencv/opencv_contrib/peilin_demo.html
• https://note.nkmk.me/python-opencv-warp-affine-perspective/
• icon-pit