Python 如何使用pyvips进行仿射变换，并获得与原始图像相同的大小？

我对仿射函数做了一些实验。我将从Air lab获得的变换矩阵应用于运动图像，包括skimage、opencv和VIP。VIP能否达到与其他两位相同的效果？我认为贵宾们为结果图做了很多准备。但我只需要像其他两个一样的垫板。VIP在处理大型WSI时速度非常快。我不认为简历或略读能像贵宾那样快

vips_image = moving_image_vips.affine((T[0][0],
                                       T[0][1],
                                       T[1][0],
                                       T[1][1]),
                                      idx = T[0][2], 
                                      idy = T[1][2]
                                     )
warped_sk_image = skimage.transform.warp(np_moving_image.numpy(), 
                                         nverse_map=Tinv
                                        )
warped_cv2_image = cv2.warpAffine(moving_image.numpy(), 
                                  T[0:2, :], 
                                  (fixed_image.size[1], fixed_image.size[0])
                                 )

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以下是我从airlab skimage opencv和VIP获得的结果

这里也有人问：请不要交叉发问——如果我必须回答同一个问题两次，那会增加不必要的工作。这里也有人问：请不要交叉发问——如果我必须回答同一个问题两次，那会增加不必要的工作。