如何在 cv2.resize 中找到像素映射到的位置？

Question

我想知道，考虑到使用 cv2.resize 调整图像大小的插值类型。我怎样才能准确地找出特定像素映射的位置？例如，如果我使用 Linear_interpolation 增加图像的大小并且我为特定像素获取坐标 (785, 251)，无论源图像和调整大小的图像之间的纵横比是否发生变化，我怎么能找到在调整大小的版本中，与坐标 == (785, 251) 映射的源图像中的像素到底是什么坐标？我已经在互联网上查看了解决方案，但所有解决方案似乎都是间接方法，可以找出实际上不适用于不同纵横比的像素图的位置：

https://answers.opencv.org/question/209827/resize-and-remap/

After resizing an image with cv2, how to get the new bounding box coordinate

有没有办法通过 cv2 访问像素的映射方式，并通过反转脚本找出新的坐标？

我想要这样做的原因是，我希望能够创建边界框，无论给定图像的纵横比如何变化，都能返回相同的信息。到目前为止，我使用的每种方法都没有给我相同的信息。我想如果我能弄清楚 x,y 左上角和右下角的特定像素坐标映射在哪里，我就可以重新创建一个准确的边界框，而不管纵横比如何变化。

Answer 1

当中心坐标为(0, 0)时，坐标缩放起作用。

你可以计算x_scaled和y_scaled如下：

• 从x_original 和y_original 中减去x_original_center 和y_original_center。
  减法后，(0, 0) 就是“新中心”。
• 按scale_x 和scale_y 缩放“零中心”坐标。
• 通过添加x_scaled_center 和y_scaled_center，将“以零为中心的缩放”坐标转换为“左上角 (0, 0)”。

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准确计算中心：
Python 转换为：
(0, 0) 是左上角，(cols-1, rows-1) 是右下角坐标。
准确的中心坐标为：
x_original_center = (original_rows-1)/2
y_original_center = (original_cols-1)/2

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Python代码（假设img是原图）：

resized_img = cv2.resize(img, [int(cols*scale_x), int(rows*scale_y)])

rows, cols = img.shape[0:2]
resized_rows, resized_cols = resized_img.shape[0:2]

x_original_center = (cols-1) / 2
y_original_center = (rows-1) / 2

x_scaled_center = (resized_cols-1) / 2
y_scaled_center = (resized_rows-1) / 2

# Subtract the center, scale, and add the "scaled center".
x_scaled = (x_original - x_original_center)*scale_x + x_scaled_center
y_scaled = (y_original - y_original_center)*scale_y + y_scaled_center

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测试

以下代码示例在几个原始坐标和缩放坐标处绘制十字：

import cv2

def draw_cross(im, x, y, use_color=False):
    """ Draw a cross with center (x,y) - cross is two rows and two columns """
    x = int(round(x - 0.5))
    y = int(round(y - 0.5))
    if use_color:
        im[y-4:y+6, x] = [0, 0, 255]
        im[y-4:y+6, x+1] = [255, 0, 0]
        im[y, x-4:x+6] = [0, 0, 255]
        im[y+1, x-4:x+6] = [255, 0, 0]
    else:
        im[y-4:y+6, x] = 0
        im[y-4:y+6, x+1] = 255
        im[y, x-4:x+6] = 0
        im[y+1, x-4:x+6] = 255


img = cv2.imread('graf.png')  # http://man.hubwiz.com/docset/OpenCV.docset/Contents/Resources/Documents/db/d70/tutorial_akaze_matching.html
rows, cols = img.shape[0:2]  # cols = 320, rows = 256

# 3 points for testing:
x0_original, y0_original = cols//2-0.5, rows//2-0.5  # 159.5, 127.5
x1_original, y1_original = cols//5-0.5, rows//4-0.5  # 63.5, 63.5
x2_original, y2_original = (cols//5)*3+20-0.5, (rows//4)*3+30-0.5  # 211.5, 221.5
draw_cross(img, x0_original, y0_original)  # Center of cross (159.5, 127.5)
draw_cross(img, x1_original, y1_original)
draw_cross(img, x2_original, y2_original)

scale_x = 2.5
scale_y = 2

resized_img = cv2.resize(img, [int(cols*scale_x), int(rows*scale_y)], interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
resized_rows, resized_cols = resized_img.shape[0:2]  # cols = 800, rows = 512

# Compute center column and center row
x_original_center = (cols-1) / 2  # 159.5
y_original_center = (rows-1) / 2  # 127.5

# Compute center of resized image
x_scaled_center = (resized_cols-1) / 2  # 399.5
y_scaled_center = (resized_rows-1) / 2  # 255.5

# Compute the destination coordinates after resize
x0_scaled = (x0_original - x_original_center)*scale_x + x_scaled_center  # 399.5
y0_scaled = (y0_original - y_original_center)*scale_y + y_scaled_center  # 255.5

x1_scaled = (x1_original - x_original_center)*scale_x + x_scaled_center  # 159.5
y1_scaled = (y1_original - y_original_center)*scale_y + y_scaled_center  # 127.5

x2_scaled = (x2_original - x_original_center)*scale_x + x_scaled_center  # 529.5
y2_scaled = (y2_original - y_original_center)*scale_y + y_scaled_center  # 443.5

# Draw crosses on resized image
draw_cross(resized_img, x0_scaled, y0_scaled, True)
draw_cross(resized_img, x1_scaled, y1_scaled, True)
draw_cross(resized_img, x2_scaled, y2_scaled, True)

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('resized_img', resized_img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

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原图：

调整大小的图片：

确保十字对齐：

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注意：
在我的回答中，我使用了 Miki 评论的命名约定。