Python OpenCV翘曲仿射和逆翘曲仿射不一致

我正在使用OpenCV扭曲仿射函数来做一些图像处理。奇怪的是，我在应用一个扭曲仿射和一个反向扭曲仿射后发现。处理后的图像与原始图像不一致，原始图像底部有一个像素边框填充

img_path='140028_199844.jpg'
img=cv2.imread（img\u路径，cv2.imread\u颜色）
plt.imshow（img[：，：，：：-1]）
h、 w=img.shape#h=220 w=173

src=np.array（[[86,109.5]，[86,0.]，[-23.5,0.]））
dst=np.数组（[[192,192.]，[192,0.]，[0,0.]））
trans=cv2.getAffineTransform（np.float32（src），np.float32（dst））
inv_trans=cv2.getAffineTransform（np.float32（dst），np.float32（src））

input=cv2.affine(
img，
trans，
(384, 384),
标志=cv2.0内部线性，
borderMode=cv2.BORDER_常数，
borderValue=（0,0,0））
plt.imshow（输入[：，：：：-1]）

output=cv2.affine(
输入，
交通部，
（w，h），
标志=cv2.0内部线性，
borderMode=cv2.BORDER_常数，
边界值=（0,0,0））
plt.imshow（输出[：，：：：-1]）

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那么这类问题的可能研究是什么呢？

这可能是一个数值问题，因为扭曲的坐标被映射回整数索引（即范围

w

和

h

）

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如果多次执行此操作，您可能会看到更糟糕的效果，即扭曲、反转、扭曲、反转等。

这可能是一个数字问题，因为扭曲坐标会映射回整数索引（即范围

w

和

h

）

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如果您多次这样做，您可能会看到更糟糕的效果，即扭曲、反转、扭曲、反转等。

将图像旋转180度时，Scipy ndimage.rotate（img，angle）帮助我。它看起来比较慢，但对于一些图像来说，时间不多。

当图像旋转180度时，Scipy ndimage.rotate（img，angle）帮助了我。它看起来比较慢，但对于一些图像来说，时间不多。

对于90和180个旋转，您可以在这里检查-对于90和180个旋转，您可以在这里检查-