这篇文章给大家分享的是有关OpenCV如何实现图像几何变换的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。图像伸缩(cv2.resize)图像的扩大与缩小有专门的一个函数,cv2.resize(),那么关于伸缩需要
这篇文章给大家分享的是有关OpenCV如何实现图像几何变换的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
图像的扩大与缩小有专门的一个函数,cv2.resize(),那么关于伸缩需要确定的就是缩放比例,可以是x与y方向相同倍数,也可以单独设置x与y的缩放比例。另外一个就是在缩放以后图像必然就会变化,这就又涉及到一个插值问题。那么这个函数中,缩放有几种不同的插值(interpolation)方法,在缩小时推荐cv2.INTER_ARER,扩大是推荐cv2.INTER_CUBIC和cv2.INTER_LINEAR。默认都是cv2.INTER_LINEAR,比如:
import cv2import matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('d:/1.jpg')# 插值:interpolation# None本应该是放图像大小的位置的,后面设置了缩放比例,#所有就不要了res1 = cv2.resize(img,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)#直接规定缩放大小,这个时候就不需要缩放因子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()
import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimg = 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)) # 需要图像、变换矩阵、变换后的大小plt.subplot(121)plt.imshow(img)plt.subplot(122)plt.imshow(res)plt.show()
为了构造这个矩阵,opencv提供了一个函数:
cv2.getRotationMatrix2D(),这个函数需要三个参数,旋转中心,旋转角度,旋转后图像的缩放比例,比如下例:
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('d:/1.jpg') rows, cols = img.shape[:2] # 第一个参数旋转中心,第二个参数旋转角度,第三个参数:缩放比例 M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 45, 1) # 第三个参数:变换后的图像大小 res = cv2.warpAffine(img, M, (rows, cols)) plt.subplot(121) plt.imshow(img) plt.subplot(122) plt.imshow(res) plt.show()
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本文标题: opencv如何实现图像几何变换
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