图像的翻转-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了图像的翻转。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

在OpenCV中，图像翻转是一种常见的图像处理操作，用于改变图像的方向或视角。它可以水平翻转图像、垂直翻转图像或同时进行水平和垂直翻转。

作用和意义：

数据增强：图像翻转是数据增强的一种方式，可以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。
校正镜像：有时图像可能是镜像的，需要将其翻转回正常方向。
视觉效果：在一些应用中，图像翻转可以产生有趣或特殊的视觉效果。

原理和数学解释：
在图像处理中，图像的翻转是以图像的中心为中轴线进行翻转的。具体来说，我们可以将图像的坐标系原点设置在图像的中心，x轴向右延伸，y轴向下延伸。我们设x 和 y 是原始图像中的坐标，x’ 和 y’ 是翻转后图像中的坐标，w和 h分别表示图像的宽度和高度。在这个坐标系下，进行图像翻转的原理如下：

垂直翻转：以图像中心为中轴线，对图像进行上下翻转。

[x']   [1  0  0 ]   [x]
[y'] = [0 -1 h-1] * [y] 
[1 ]   [0  0  1 ]   [1]

翻转后，图像中每个像素点的新坐标为 (x’, y’)，其中 x’ 的计算公式为 x’ = x，而 y’ 的计算公式为 y’ = h - 1 - y。这里的 h 是图像的高度，即图像的行数。

水平翻转：以图像中心为中轴线，对图像进行左右翻转。

[x']   [-1  0 w-1]   [x]
[y'] = [0   1  0 ] * [y]
[1 ]   [0   0  1 ]   [1]

翻转后，图像中每个像素点的新坐标为 (x’, y’)，其中 x’ 的计算公式为 x’ = w - 1 - x，而 y’ 的计算公式为 y’ = y。这里的 w是图像的宽度，即图像的列数。

水平和垂直同时翻转：以图像中心为中轴线，对图像进行水平和垂直方向上的翻转。

[x']   [-1   0  w-1]   [x]
[y'] = [0   -1  w-1] * [y]
[1 ]   [0    0   1 ]   [1]

翻转后，图像中每个像素点的新坐标为 (x’, y’)，其中 x’ 的计算公式为 x’ = w - 1 - x，而 y’ 的计算公式为 y’ = h - 1 - y。

这样，在进行图像翻转时，我们根据图像的中心为中轴线，按照上述公式计算每个像素点的新坐标，从而得到翻转后的图像。请注意，在计算机视觉中，图像的行索引从上到下递增，列索引从左到右递增，因此在矩阵表示中，需要进行坐标的调整以适应这样的索引顺序。所以矩阵中使用了 h - 1 和 w - 1 来进行偏移调整。

具体代码实现过程如下所示：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-496916.html

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

class ImageWarp:
	def __init__(self,image_path):
		self.image_path=image_path

	def image_flip(self):
		img=cv2.imread(self.image_path)

		if img is None:
			print("Unable to load image!")
		else:
			imgflip1=cv2.flip(img,0)
			imgflip2 = cv2.flip(img, 1)
			imgflip3 = cv2.flip(img, -1)

			self.image_show(img,imgflip1,imgflip2,imgflip3)

	def image_show(self,img,imgflip1,imgflip2,imgflip3):
		plt.figure(figsize=(9,6))

		plt.subplot(221),plt.axis('off'),plt.title("Original")
		plt.imshow(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))

		plt.subplot(222),plt.axis('off'),plt.title("Flipped Horizontally")
		plt.imshow(cv2.cvtColor(imgflip1,cv2.COLOR_BGR2RGB))

		plt.subplot(223),plt.axis('off'),plt.title("Flipped Vertically")
		plt.imshow(cv2.cvtColor(imgflip2,cv2.COLOR_BGR2RGB))

		plt.subplot(224),plt.axis('off'),plt.title("Flipped Horizontally & Vertically")
		plt.imshow(cv2.cvtColor(imgflip3,cv2.COLOR_BGR2RGB))

		plt.show()

imgfile="Images/lena.jpg"
warp=ImageWarp(imgfile)
warp.image_flip()