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这篇CFSDN的博客文章OpenCV+Python几何变换的实现示例由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

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:

1. import cv2
2. img=cv2.imread('E:/python_opencv/tupian.jpg')
3. rows,cols=img.shape[0:2] #行数和列数等于img的长度和宽度
4. size=(int(cols*0.9),int(rows*0.5)) #比例：列变为原来0.9倍，行变为0.5倍
5. rst=cv2.resize(img,size) #将img按size比例缩放
6. print('img.shape=',img.shape)
7. print('rst.shape=',rst.shape)

运行程序的结果如下:

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

可以看出，行数变为原来的0.5倍，列数变为原来的0.9倍。代码中size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:

1. import cv2
2. img=cv2.imread('E:/python_opencv/tupian.jpg')
3. x=cv2.flip(img,0) #图x对原图像绕x轴翻转
4. y=cv2.flip(img,1) #图y对原图像绕y轴翻转
5. xy=cv2.flip(img,-1) #图xy对原图像绕x轴y轴同时翻转
6. cv2.imshow('img',img)
7. cv2.imshow('x',x)
8. cv2.imshow('y',y)
9. cv2.imshow('xy',xy)
10. cv2.waitKey()
11. 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:

1. import cv2
2. import numpy as np
3. img=cv2.imread('E:\python_opencv/tupian.jpg')
4. height,width=img.shape[:2] #读取原图像的长和宽
5. x=100 #自定义转换矩阵M的x轴移动值
6. y=200 #自定义转换矩阵M的y轴移动值
7. M=np.float32([[1,0,x],[0,1,y]]) #构造转换矩阵M
8. move=cv2.warpAffine(img,M,(width,height)) #平移映射
9. cv2.imshow('orginal',img)
10. cv2.imshow('move',move)
11. cv2.waitKey()
12. 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:

1. import cv2
2. img=cv2.imread('E:\python_opencv/tupian.jpg')
3. height,width=img.shape[:2] #读取原图像的长和宽
4. M=cv2.getRotationMatrix2D((width/2,height/2),45,0.6) #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
5. rotate=cv2.warpAffine(img,M,(width,height)) #旋转映射
6. cv2.imshow('original',img)
7. cv2.imshow('rotation',rotate)
8. cv2.waitKey()
9. cv2.destroyAllWindows()

程序运行结果如下图所示，左为原图，右为旋转后的图.

4 透视

透视变换是指将矩阵图形投影到另一个视平面，可以映射为任意四边形，所以透视变换也被称为投影映射（ProjectionMapping），并不是字面意义上的“透视”。透视与上节的仿射不同，仿射可以将矩阵映射为任意平行四边形.

使用cv2.warpPerspective()函数实现透视变换。例程如下:

1. #完成图像透视
2. import cv2
3. import numpy as np
4. img=cv2.imread('E:/python_opencv/tupian.jpg')
5. rows,cols=img.shape[:2] #读取原图像的长和宽
6. print(rows,cols)
7. #生成旋转矩阵M
8. pts1=np.float32([[150,50],[400,50],[60,450],[310,450]])
9. pts2=np.float32([[50,50],[rows-50,50],[50,cols-50],[rows-50,cols-50]])
10. M=cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
11. #使用函数cv2.warpPerspective()进行透视变换
12. dst=cv2.warpPerspective(img,M,(cols,rows))
13. cv2.imshow('img',img)
14. cv2.imshow('dst',dst)
15. cv2.waitKey()
16. cv2.destroyAllWindows()

程序运行结果如下图所示，左为原图，右为透视变换的图.

我们可以看到，原图片经过透视映射后，变成另一个视角下的任意四边形了.

5 重映射

重映射是修改了像素点的位置，从而生成一幅新的图像，包括：复制、绕x轴y轴翻转，x轴y轴互换，图像缩放等.

均使用cv2.remap()重映射函数进行操作.

需要注意cv2.remap()中的两个参数mapx、mapy。mapx表示对应位置上x轴坐标值，mapy表示对应位置上y轴坐标值.

（一）复制

使用cv2.remap()函数完成图像复制，需先定义mapx，mapy的值，然后循环映射每个像素点到对应的位置上.

代码如下:

1. import cv2
2. import numpy as np
3. img=cv2.imread('E:/python_opencv/tupian.jpg')
4. rows,cols=img.shape[:2] #读取行列数
5. mapx=np.zeros(img.shape[:2],np.float32) #mapx参数设定为对应位置上的x轴坐标值
6. mapy=np.zeros(img.shape[:2],np.float32) #mapy参数设定为对应位置上的y轴坐标值
7. for i in range(rows): #对每个元素复制映射
8. for j in range(cols):
9. mapx.itemset((i,j),j)
10. mapy.itemset((i,j),i)
11. rst=cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR)
12. cv2.imshow('original',img)
13. cv2.imshow('result',rst)
14. cv2.waitKey()
15. cv2.destroyAllWindows()

执行后结果如下所示，可以看到，实现了图像的复制重映射.

（二）绕x轴翻转

重映射法对图像绕x轴翻转，表明mapx的值保持不变，mapy的值调整为总行数-1-当前行号，其余部分代码不变，所以循环体内代码变为:

1. for i in range(rows):
2. for j in range(cols):
3. mapx.itemset((i,j),j) #mapx的值保持不变
4. mapy.itemset((i,j),rows-1-i) #mapy的值调整为总行数-1-当前行号

（三）绕y轴翻转

重映射法对图像绕y轴翻转，表明mapx的值调整为总行数-1-当前列号，mapy的值保持不变，所以循环体内代码变为:

1. for i in range(rows):
2. for j in range(cols):
3. mapx.itemset((i,j),cols-1-j) #mapx的值调整为总列数-1-当前列号
4. mapy.itemset((i,j),i) #mapy的值保持不变

（四）绕x轴y轴翻转

重映射也能实现图像绕x轴和y轴的同时翻转，只需将前两个部分合并，使mapx的值调整为总行数-1-当前列号，mapy的值调整为总行数-1-当前行号。例程如下:

1. import cv2
2. import numpy as np
3. img=cv2.imread('E:\python_opencv/tupian.jpg')
4. rows,cols=img.shape[:2]
5. mapx=np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
6. mapy=np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
7. for i in range(rows):
8. for j in range(cols):
9. mapx.itemset((i,j),cols-1-j) #mapx的值调整为总列数-1-当前列号
10. mapy.itemset((i,j),rows-1-i) #mapy的值调整为总行数-1-当前行号
11. rst=cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR)
12. cv2.imshow('original',img)
13. cv2.imshow('result',rst)
14. cv2.waitKey()
15. cv2.destroyAllWindows()

执行后结果如下所示，可以看到，实现了图像的绕x轴和y轴翻转重映射过程.

（五）x轴、y轴互换

重映射中，x轴、y轴互换表明，mapx的值变为所在行的行号，mapy的值变为所在列的列号.

但当行数和列数不一致时，行或列无法完成映射的部分就被处理为0。示例代码如下:

1. #使用函数cv2.remap()实现图像绕x轴和y轴的互换
2. import cv2
3. import numpy as np
4. img=cv2.imread('E:\python_opencv/tupian.jpg')
5. rows,cols=img.shape[:2]
6. mapx=np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
7. mapy=np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
8. for i in range(rows):
9. for j in range(cols):
10. mapx.itemset((i,j),i) #mapx的值变为所在行的行号
11. mapy.itemset((i,j),j) #mapy的值变为所在列的列号
12. rst=cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR)
13. cv2.imshow('original',img)
14. cv2.imshow('result',rst)
15. cv2.waitKey()
16. cv2.destroyAllWindows()

结果如图:

可以看到，列数多于行数的部分被置为0（黑色）.

（六）图像的缩放

重映射提供了cv2.remap()函数能够实现图像的放大或缩小。处理图像后，可以将图像固定在围绕其中心的某个区域.

下面例程中，x轴和y轴均缩小为原来的0.25-0.75倍之间.

1. import cv2
2. import numpy as np
3. img=cv2.imread('E:\python_opencv/tupian.jpg')
4. rows,cols=img.shape[:2]
5. mapx=np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
6. mapy=np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
7. for i in range(rows):
8. for j in range(cols):
9. if 0.25*cols < i < 0.75*cols and 0.25*rows < i < 0.75*rows:
10. #在目标图像的x轴(0.25-0.75)倍之内生成缩小图像
11. mapx.itemset((i,j),2*(j-0.25*cols)+0.5)
12. #在目标图像的y轴(0.25-0.75)倍之内生成缩小图像
13. mapy.itemset((i,j),2*(i-rows*0.25)+0.5)
14. else:
15. #不在上述区域的点都取(0,0)坐标点的值
16. mapx.itemset((i,j),0)
17. mapy.itemset((i,j),0)
18. rst=cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR) #图像缩放重映射
19. cv2.imshow('original',img)
20. cv2.imshow('result',rst)
21. cv2.waitKey()
22. cv2.destroyAllWindows()

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原文链接：https://www.cnblogs.com/wanghaining/p/opencv-python-4.html 。

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