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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章Python3+OpenCV2实现图像的几何变换(平移、镜像、缩放、旋转、仿射)由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
前言 。
总结一下最近看的关于opencv图像几何变换的一些笔记. 。
这是原图
1.平移 。
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import
cv2
import
numpy as np
img
=
cv2.imread(
"image0.jpg"
,
1
)
imginfo
=
img.shape
height
=
imginfo[
0
]
width
=
imginfo[
1
]
mode
=
imginfo[
2
]
dst
=
np.zeros(imginfo, np.uint8)
for
i
in
range
( height ):
for
j
in
range
( width
-
100
):
dst[i, j
+
100
]
=
img[i, j]
cv2.imshow(
'image'
, dst)
cv2.waitkey(
0
)
|
demo很简单,就是将图像向右平移了100个像素.如图
2.镜像 。
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import
cv2
import
numpy as np
img
=
cv2.imread(
'image0.jpg'
,
1
)
cv2.imshow(
'src'
, img)
imginfo
=
img.shape
height
=
imginfo[
0
]
width
=
imginfo[
1
]
deep
=
imginfo[
2
]
dst
=
np.zeros([height
*
2
, width, deep], np.uint8)
for
i
in
range
( height ):
for
j
in
range
( width ):
dst[i,j]
=
img[i,j]
dst[height
*
2
-
i
-
1
,j]
=
img[i,j]
for
i
in
range
(width):
dst[height, i]
=
(
0
,
0
,
255
)
cv2.imshow(
'image'
, dst)
cv2.waitkey(
0
)
|
demo生成一个如下效果
3.缩放 。
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import
cv2
img
=
cv2.imread(
"image0.jpg"
,
1
)
imginfo
=
img.shape
print
( imginfo )
height
=
imginfo[
0
]
width
=
imginfo[
1
]
mode
=
imginfo[
2
]
# 1 放大 缩小 2 等比例 非等比例
dstheight
=
int
(height
*
0.5
)
dstweight
=
int
(width
*
0.5
)
# 最近邻域插值 双线性插值 像素关系重采样 立方插值
dst
=
cv2.resize(img, (dstweight,dstheight))
print
(dst.shape)
cv2.imshow(
'image'
, dst)
cv2.waitkey(
0
)
|
使用resize直接进行缩放操作,同时还可以使用邻域插值法进行缩放,代码如下
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# 1 info 2 空白模板 3 重新计算x, y
import
cv2
import
numpy as np
img
=
cv2.imread(
'image0.jpg'
,
1
)
imginfo
=
img.shape
# 先高度,后宽度
height
=
imginfo[
0
]
width
=
imginfo[
1
]
dstheight
=
int
(height
/
2
)
dstwidth
=
int
(width
/
2
)
dstimage
=
np.zeros([dstheight, dstwidth,
3
], np.uint8)
for
i
in
range
( dstheight ):
for
j
in
range
(dstwidth):
inew
=
i
*
( height
*
1.0
/
dstheight )
jnew
=
j
*
( width
*
1.0
/
dstwidth )
dstimage[i,j]
=
img[
int
(inew),
int
(jnew)]
cv2.imshow(
'image'
, dstimage)
cv2.waitkey(
0
)
|
4.旋转 。
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import
cv2
img
=
cv2.imread(
'image0.jpg'
,
1
)
cv2.imshow(
'src'
, img)
imginfo
=
img.shape
height
=
imginfo[
0
]
width
=
imginfo[
1
]
deep
=
imginfo[
2
]
# 定义一个旋转矩阵
matrotate
=
cv2.getrotationmatrix2d((height
*
0.5
, width
*
0.5
),
45
,
0.7
)
# mat rotate 1 center 2 angle 3 缩放系数
dst
=
cv2.warpaffine(img, matrotate, (height, width))
cv2.imshow(
'image'
,dst)
cv2.waitkey(
0
)
|
旋转需要先定义一个旋转矩阵,cv2.getrotationmatrix2d(),参数1:需要旋转的中心点.参数2:需要旋转的角度.参数三:需要缩放的比例.效果如下图
5.仿射 。
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import
cv2
import
numpy as np
img
=
cv2.imread(
'image0.jpg'
,
1
)
cv2.imshow(
'src'
, img)
imginfo
=
img.shape
height
=
imginfo[
0
]
width
=
imginfo[
1
]
deep
=
imginfo[
2
]
# src 3 -> dst 3 (左上角, 左下角,右上角)
matsrc
=
np.float32([[
0
,
0
],[
0
,height
-
1
],[width
-
1
,
0
]])
# 需要注意的是 行列 和 坐标 是不一致的
matdst
=
np.float32([[
50
,
50
],[
100
, height
-
50
],[width
-
200
,
100
]])
mataffine
=
cv2.getaffinetransform(matsrc,matdst)
#mat 1 src 2 dst 形成组合矩阵
dst
=
cv2.warpaffine(img, mataffine,(height, width))
cv2.imshow(
'image'
,dst)
cv2.waitkey(
0
)
|
需要确定图像矩阵的三个点坐标,及(左上角, 左下角,右上角).定义两个矩阵,matsrc 为原图的三个点坐标,matdst为进行仿射的三个点坐标,通过cv2.getaffinetransform()形成组合矩阵.效果如下
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/missyougoon/article/details/81092512 。
最后此篇关于Python3+OpenCV2实现图像的几何变换(平移、镜像、缩放、旋转、仿射)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python3+OpenCV2实现图像的几何变换(平移、镜像、缩放、旋转、仿射)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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