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opencv實(shí)現(xiàn)圖像幾何變換

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本文實(shí)例為大家分享了opencv實(shí)現(xiàn)圖像幾何變換的具體代碼,供大家參考,具體內(nèi)容如下

圖像伸縮(cv2.resize)

圖像的擴(kuò)大與縮小有專門的一個函數(shù),cv2.resize(),那么關(guān)于伸縮需要確定的就是縮放比例,可以是x與y方向相同倍數(shù),也可以單獨(dú)設(shè)置x與y的縮放比例。另外一個就是在縮放以后圖像必然就會變化,這就又涉及到一個插值問題。那么這個函數(shù)中,縮放有幾種不同的插值(interpolation)方法,在縮小時推薦cv2.INTER_ARER,擴(kuò)大是推薦cv2.INTER_CUBIC和cv2.INTER_LINEAR。默認(rèn)都是cv2.INTER_LINEAR,比如:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('d:/1.jpg')
# 插值:interpolation
# None本應(yīng)該是放圖像大小的位置的,后面設(shè)置了縮放比例,
#所有就不要了
res1 = cv2.resize(img,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
#直接規(guī)定縮放大小,這個時候就不需要縮放因子
height,width = img.shape[:2]
res2 = cv2.resize(img,(2*width,2*height),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
plt.subplot(131)
plt.imshow(img)
plt.subplot(132)
plt.imshow(res1)
plt.subplot(133)
plt.imshow(res2)
plt.show()

圖像平移(cv2.warpAffine)

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('d:/1.jpg')
H = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])
rows, cols = img.shape[:2]
res = cv2.warpAffine(img, H, (rows, cols)) # 需要圖像、變換矩陣、變換后的大小
plt.subplot(121)
plt.imshow(img)
plt.subplot(122)
plt.imshow(res)
plt.show()

圖像旋轉(zhuǎn)(逆時針旋轉(zhuǎn),cv2.warpAffine和cv2.getRotationMatrix2D)

為了構(gòu)造這個矩陣,opencv提供了一個函數(shù):

cv2.getRotationMatrix2D(),這個函數(shù)需要三個參數(shù),旋轉(zhuǎn)中心,旋轉(zhuǎn)角度,旋轉(zhuǎn)后圖像的縮放比例,比如下例:

import cv2
 import matplotlib.pyplot as plt

 img = cv2.imread('d:/1.jpg')
 rows, cols = img.shape[:2]
 # 第一個參數(shù)旋轉(zhuǎn)中心,第二個參數(shù)旋轉(zhuǎn)角度,第三個參數(shù):縮放比例
 M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 45, 1)
 # 第三個參數(shù):變換后的圖像大小
 res = cv2.warpAffine(img, M, (rows, cols))

 plt.subplot(121)
 plt.imshow(img)
 plt.subplot(122)
 plt.imshow(res)
 plt.show()

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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