Блог

Я читаю код искажения изображений проективной геометрии из Google

 def WarpCoordinatesWithHomography(homography, rect, cfg):  """Computes the warped coordinates from rect through homography.   Computes the corresponding coordinates on the image for each pixel of rect.  Note that the returned coordinates are in x, y order.  The returned image can be used to warp from the image to the  pixels of the depth_plane within rect.  warp_coordinates = ApplyHomographyToCoords(....)  warped_from_image(x, y) = image(warp_coordinates(x, y)[0],  warp_coordinates(x, y)[1])   Args:  homography: A 3x3 tensor representing the transform applied to the  coordinates inside rect.  rect: An integer tensor [start_y, start_x, end_y, end_x] representing a rect.   Returns:  Returns a rect.height * rect.width * 2 tensor filled with image  coordinates.  """  ys = tf.cast(tf.range(rect[0], rect[2]), cfg.vx_tf_dtype)  xs = tf.cast(tf.range(rect[1], rect[3]), cfg.vx_tf_dtype)   # Adds 0.5, as pixel centers are assumed to be at half integer coordinates.  image_coords_t = tf.stack(tf.meshgrid(xs, ys), axis=-1)   0.5  hom_image_coords_t = tf.concat(  (image_coords_t, tf.ones([rect[2] - rect[0], rect[3] - rect[1], 1])),  axis=-1)   hom_warped_coords = tf.einsum('ijk,lk-gt;ijl', hom_image_coords_t, homography)  res = tf.math.divide_no_nan(hom_warped_coords[:, :, :-1], hom_warped_coords[:, :, 2:3])  return res  

В чем причина использования «полуцелых координат», которые начинались с 0,5?

Некоторые люди считают пиксель точечной выборкой в сетке, некоторые люди считают их квадратом 1×1.

В этой последней категории некоторые люди считают, что квадрат 1×1 центрирован по целочисленным координатам, например, один квадрат колеблется от 0,5 до 1,5. Другие люди считают, что квадрат, например, находится в диапазоне от 0,0 до 1,0, и, таким образом, пиксель центрирован на «половинном целочисленном».

Короче говоря, это просто выбор системы координат. Не имеет значения, какую систему координат вы используете, если вы используете ее последовательно.