如何使用python将矢量场应用于二维图像？

Question

我使用库FyeldGenerator 生成两个高斯随机场。如果它们被绘制出来，是这样的：

from FyeldGenerator import generate_field
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Helper that generates power-law power spectrum
def Pkgen(n):
    def Pk(k):
        return np.power(k, -n)
    return Pk

# Draw samples from a normal distribution
def distrib(shape):
    a = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=shape)
    b = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=shape)
    return a + 1j * b

shape = (512, 512)

field_x = generate_field(distrib, Pkgen(3), shape)
field_y = generate_field(distrib, Pkgen(3), shape)

plt.imshow(field_x, cmap='seismic')
plt.show()
plt.imshow(field_y, cmap='seismic')

然后我用 matplotlib 和quiver 绘制向量场。

现在我想将随机场大小相同的图像应用于矢量场。我希望点 (i,j) 中的像素沿方向（二维）移动，这在 quiver 函数中显示。有什么办法吗？

这是在 matlab 上完成的这个问题的一个例子，但在 3D 中：

stackoverflow 的链接：Applying a vector field to image in matlab

Answer 1

我认为您正在寻找的是remap function in opencv。 如链接中所述，该函数根据索引数组 mapx 和 mapy 重新映射值： ???(x,y)=???(mapx(x,y),mapy(x,y))

如果我正确理解您想要做什么，您首先需要为 mapx 和 mapy 创建基本索引：

mapx_base, mapy_base = np.meshgrid(np.arange(shape[0]), np.arange(shape[1]))

然后使用矢量场变形图像索引。这里我乘以增加变形。

mapx = mapx_base + field_x*30
mapy = mapy_base + field_y*30

最后重新采样您的图像

img = cv2.imread('apple.jpg', 0).astype(np.float32)
deformed_apple = cv2.remap(img, mapx.astype(np.float32), mapy.astype(np.float32), cv2.INTER_LINEAR)

当然，如果您想获得较少噪声的变形，则需要对场进行平滑处理。

希望这会有所帮助！