python 网格形变_如何使用变形网格扭曲图像

我正在尝试使用从平板扫描仪获得的图像生成“皱缩”图像。在

按照第3.1节中的[Link]中描述的方法。我已经编写了生成扰动网格的代码，但我不知道如何将这些像素从源图像映射到网格上，以形成扰动图像。在

这是生成扰动网格的代码。在import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

mr = 88

mc = 68

xx = np.arange(mr-1, -1, -1)

yy = np.arange(0, mc, 1)

[Y, X] = np.meshgrid(xx, yy)

ms = np.transpose(np.asarray([X.flatten('F'), Y.flatten('F')]), (1,0))

perturbed_mesh = ms

nv = np.random.randint(20) - 1

for k in range(nv):

#Choosing one vertex randomly

vidx = np.random.randint(np.shape(ms)[0])

vtex = ms[vidx, :]

#Vector between all vertices and the selected one

xv = perturbed_mesh - vtex

#Random movement

mv = (np.random.rand(1,2) - 0.5)*20

hxv = np.zeros((np.shape(xv)[0], np.shape(xv)[1] +1) )

hxv[:, :-1] = xv

hmv = np.tile(np.append(mv, 0), (np.shape(xv)[0],1))

d = np.cross(hxv, hmv)

d = np.absolute(d[:, 2])

d = d / (np.linalg.norm(mv, ord=2))

wt = d

curve_type = np.random.rand(1)

if curve_type > 0.3:

alpha = np.random.rand(1) * 50 + 50

wt = alpha / (wt + alpha)

else:

alpha = np.random.rand(1) + 1

wt = 1 - (wt / 100 )**alpha

msmv = mv * np.expand_dims(wt, axis=1)

perturbed_mesh = perturbed_mesh + msmv

plt.scatter(perturbed_mesh[:, 0], perturbed_mesh[:, 1], c=np.arange(0, mr*mc))

plt.show()

扰动网格如下所示：

这是本文演示合成图像生成的屏幕截图：

我只能将源图像像素映射到网格上。如果有人能帮忙，我会很感激的。在