Для реализации этих шагов можно использовать библиотеку OpenCV вместе с библиотекой NumPy.
Вот пример кода, который демонстрирует, как можно применить произвольные трансформации к изображению:
```python
import cv2
import numpy as np
# Шаг 1: Создание нового изображения
image_path = 'фотография_ноутбука.png'
image = cv2.imread(image_path)
new_image = np.copy(image)
# Шаг 2: Обрезка скриншота экрана
screenshot_path = 'скриншот_экрана.png'
screenshot = cv2.imread(screenshot_path)
# Задайте координаты для обрезки
x, y, w, h = 100, 100, 200, 200
cropped_screenshot = screenshot[y:y+h, x:x+w]
# Шаг 3: Помещение обрезанного скриншота на новое изображение
# Задайте координаты для размещения скриншота
x, y = 300, 300
new_image[y:y+h, x:x+w] = cropped_screenshot
# Шаг 4: Преобразование скриншота (например, изменение размера, поворот и т.д.)
# Здесь приведен пример изменения размера скриншота
resized_screenshot = cv2.resize(cropped_screenshot, (w//2, h//2))
# Шаг 5: Перемещение преобразованного скриншота в заданные координаты
x, y = 500, 200
new_image[y:y+h//2, x:x+w//2] = resized_screenshot
# Шаг 6: Наложение изображения ноутбука поверх пустого изображения с преобразованным скриншотом
# Загрузите изображение ноутбука без экрана
laptop_image_path = 'изображение_ноутбука.png'
laptop_image = cv2.imread(laptop_image_path)
# Задайте координаты для размещения изображения ноутбука
x, y = 0, 0
new_image[y:y+laptop_image.shape[0], x:x+laptop_image.shape[1]] = laptop_image
# Отобразить результат
cv2.imshow('Result', new_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
В этом примере предполагается, что у вас уже есть фотография ноутбука (`фотография_ноутбука.png`), скриншот экрана (`скриншот_экрана.png`) и изображение ноутбука без экрана (`изображение_ноутбука.png`). Вы можете настроить соответствующие пути к файлам в коде.
Обратите внимание, что в коде используется функция `cv2.resize()` для изменения размера скриншота. Вы также можете использовать другие функции и методы OpenCV для преобразования и наложения изображений, в соответствии с вашими потребностями.
Спасибо за выполнение этой лабораторной работы!
Код# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import numpy # pip install numpy
import cv2 # pip install opencv-python
# Функция для загрузки изображения из файла
def loadImg(fname : str) -> numpy.ndarray:
data = numpy.fromfile(fname, dtype=numpy.uint8)
img = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR)
if img is None:
raise IOError("Not an image file")
return img
# Класс для выбора точек на экране
class Clicker:
def __init__(self, name: str, image: numpy.ndarray):
self.wnd = name
self.image = image
self.clicks = []
self.markersize = 5
self.markercolor = (255,0,255)
cv2.namedWindow(self.wnd, cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.setMouseCallback(self.wnd, self._click)
# Рисует точки на изображении и выводит их на экран
def draw(self):
copy = self.image.copy()
color = self.markercolor
radius = self.markersize
for x,y in self.clicks:
cv2.circle(copy, (x,y), radius, color, 1)
cv2.line(copy, (x-radius,y), (x+radius,y), color, 1)
cv2.line(copy, (x,y-radius), (x,y+radius), color, 1)
cv2.imshow(self.wnd, copy)
# Обработка событий мыши
def _click(self, event, x, y, flags, param):
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: # левый клик - поставить точку
self.clicks.append((x,y))
elif event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN: # правый клик - сбросить последнюю точку
if self.clicks:
del self.clicks[-1]
else:
return
self.draw()
def close(self):
cv2.destroyWindow(self.wnd)
def __enter__(self):
self.draw()
return self
def __exit__(self, exctype, excvalue, traceback):
self.close()
try:
# Загрузка изображений
image = loadImg('times-square.jpg') # изображение, внутри которого вписываем другое
poster = loadImg('lena.png') # изображение, которое вписываем в первое
except IOError:
print('Ошибка загрузки файла.')
sys.exit(1)
# Здесь пользователь выбирает четыре точки на изображении
with Clicker('Select area', image) as clicker:
while len(clicker.clicks) < 4: # пока не получили четыре точки - угла
if cv2.waitKey(100) == 27:
print('Отменено')
sys.exit(0)
pts = numpy.array(clicker.clicks, dtype=numpy.float32) # выбранные пользователем координаты углов
# Определение углов вставляемого изображения
height, width = poster.shape[:2]
srcpoints = numpy.array([
(0,0),
(width-1, 0),
(width-1, height-1),
(0, height-1),
], dtype=numpy.float32)
# Получение матрицы преобразования для перехода от второго изображения к первому
matrix = cv2.getPerspectiveTransform(srcpoints, pts)
# Применение матрицы преобразования к второму изображению
warped = cv2.warpPerspective(poster, matrix, (image.shape[1], image.shape[0]))
# Создание маски для переноса пикселей с warped на image
mask = numpy.zeros(image.shape, dtype=numpy.uint8)
cv2.fillPoly(mask, pts.reshape(1, -1, 2).astype(numpy.int32), (1,1,1))
mask.dtype = bool
# Применение маски для переноса пикселей с warped на image
image[mask] = warped[mask]
# Вывод результата
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey()
Мне неясно, с чем именно возникают проблемы, но если говорить в общих чертах о геометрических трансформациях, то есть несколько основных методов. Сдвиг - это просто добавление вектора к изначальной позиции объекта. Поворот - выполняется с использованием матрицы, умножая её на вектор или картинку. Обратите внимание, что это математическое умножение, а не поэлементное. Для поворота используются матрицы с элементами sin и cos, но нужно уточнить, какая именно матрица применяется. Изменение размера - осуществляется путем математического умножения на диагональную матрицу, где все элементы кроме элементов по диагонали равны нулю. OpenCV поддерживает все эти операции, а также множество других. Вот ссылка на документацию: https://docs.opencv.org/4.x/da/d6e/tutorial_py_geometry_management.html. Вы также упомянули нейронные сети - геометрические трансформации в многомерном пространстве используются и в них.