OpenCV + Python如何实现几何变换 - 行业资讯 - 肥雀云

　　介绍

这篇文章主要介绍了OpenCV + Python如何实现几何变换,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获、下面让小编带着大家一起了解一下。

几何变换

图像的几何变换是指将一幅图像映射到另一幅图像内。有缩放,翻转,仿射变换,透视,重映射等操作。

1缩放

使用cv2.resize()函数实现对图像的缩放,但要注意cv2.resize()函数内的dsize参数与原图像的行列属性是相反的,也就是:目标图像的行数是原始图像的列数,目标图像的列数是原始图像的行数。

下面举例说明cv2.resize()函数的用法:

import cv2 　　img=cv2.imread (& # 39; E:/python_opencv tupian.jpg& # 39;) 　　行,关口=img.shape[0:2],, #行数和列数等于img的长度和宽度　　大?(int(关口* 0.9),int(行* 0.5)),,#比例:列变为原来0.9倍,行变为0.5倍　　rst=cv2.resize (img、大小),,#将img按大小比例缩放　　打印(& # 39;img.shape=& # 39;, img.shape) 　　打印(& # 39;rst.shape=& # 39;, rst.shape)

运行程序的结果如下:

img.shape=(600年,60岁,3)
rst.shape=(300年,54岁,3)

可以看的出,行数变为原来的0.5倍,列数变为原来的0.9倍。代码中大小的行列位置发生了交换。

2翻转

使用cv2.flip()函数对图像翻转,能够实现水平方向翻转,垂直方向翻转,两个方向同时翻转。

下面举例说明cv2.flip()函数的用法:
import cv2 　　img=cv2.imread (& # 39; E:/python_opencv tupian.jpg& # 39;) 　　x=cv2.flip (img, 0),,, #图x对原图像绕x轴翻转　　y=cv2.flip (img, 1),,, #图y对原图像绕y轴翻转　　xy=cv2.flip (img, 1),, #图xy对原图像绕x轴y轴同时翻转　　cv2.imshow (& # 39; img # 39;, img) 　　cv2.imshow (& # 39; x # 39;, x) 　　cv2.imshow (& # 39; y # 39;, y) 　　cv2.imshow (& # 39; xy # 39;, xy) 　　cv2.waitKey () 　　cv2.destroyAllWindows ()
程序运行结果如下四幅图,第一幅是原图,第二幅是绕x轴翻转,第三幅是绕y轴翻转,第四幅是绕x轴y轴同时翻转。

3仿射

仿射变换是指图像实现平移,旋转等操作。

先设置一个变换矩阵M,然后使用cv2.warpAffine()函数对原图像和变换矩阵M进行仿射操作。

(一)平移

要实现图像的平移,我们先自定义一个转换矩阵,再进行仿射平移变换。例程如下:
import cv2 　　import numpy as np 　　img=cv2.imread (& # 39; E: \ python_opencv/tupian.jpg& # 39;) 　　高度、宽度=img.shape[2],,,,, #读取原图像的长和宽　　x=100,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, #自定义转换矩阵M的x轴移动值　　y=200,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, #自定义转换矩阵M的y轴移动值　　M=np.float32 ([[1, 0, x], [0, 1, y]]),,,, #构造转换矩阵M 　　移动=cv2.warpAffine (img, M,(宽度、高度),,#平移映射　　cv2.imshow(& # 39;原# 39;,img) 　　cv2.imshow(& # 39;行动# 39;,移动) 　　cv2.waitKey () 　　cv2.destroyAllWindows ()
程序运行结果如下图所示,左为原图,右为平移后的图。

(二)旋转

使用函数cv2.getRotationMatrix2D()获得转移矩阵M,然后使用函数cv2.warpAffine()进行仿射旋转变换。例程如下:
import cv2 　　img=cv2.imread (& # 39; E: \ python_opencv/tupian.jpg& # 39;) 　　高度、宽度=img.shape[2],, #读取原图像的长和宽　　M=cv2.getRotationMatrix2D((宽/2,高/2),45岁,0.6),,#以中心为原点,逆时针旋转45°,且缩小为原图的0.6倍,获得转移矩阵M 　　旋转=cv2.warpAffine (img, M,(宽度、高度),,#旋转映射　　cv2.imshow(& # 39;原始# 39;,img) 　　cv2.imshow(& # 39;旋转# 39;,旋转) 　　cv2.waitKey () 　　cv2.destroyAllWindows ()
程序运行结果如下图所示,左为原图,右为旋转后的图。
OpenCV + Python如何实现几何变换