如何使用pyvips进行仿射变换并获得与原始图像相同的大小？

问题描述

我对仿射函数做了一些实验。我将我从 Air-lab 得到的变换矩阵应用到带有 skimage、opencv 和 vips 的运动图像上。 Vips 能否达到与其他两个相同的结果？我认为 vips 为结果图像做了很多填充。但我只需要像其他两个一样的填充类型。 Vips 处理大型 WSI 的速度非常快。我不认为 cv 或 skimage 可以像 vips 一样快。

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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这是我从 airlab skimage opencv 和 vips 得到的结果

解决方法

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