OpenCV自学笔记八：几何变换-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了OpenCV自学笔记八：几何变换。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。

1. 缩放（Scale）：

缩放是指改变图像的尺寸大小。在OpenCV中，可以使用`cv2.resize()`函数来实现图像的缩放操作。该函数接受源图像、目标图像大小以及插值方法作为参数。

示例代码：i

mport cv2

# 读取图像

image = cv2.imread('input.jpg')

# 缩放图像

resized_image = cv2.resize(image, (800, 600))

# 显示图像

cv2.imshow('Resized Image', resized_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

2. 翻转（Flip）：

翻转是指将图像按照水平或垂直方向进行镜像处理。在OpenCV中，可以使用`cv2.flip()`函数来实现图像的翻转操作。该函数接受源图像和翻转方式（0表示沿x轴翻转，1表示沿y轴翻转，-1表示同时沿x轴和y轴翻转）作为参数。

示例代码：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-731876.html

import cv2

# 读取图像

image = cv2.imread('input.jpg')

# 水平翻转图像

flipped_image = cv2.flip(image, 1)

# 显示图像

cv2.imshow('Flipped Image', flipped_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

3. 仿射变换（Affine Transformation）：

仿射变换是指通过线性变换和平移变换来改变图像的形状和位置。在OpenCV中，可以使用`cv2.warpAffine()`函数来实现仿射变换。该函数接受源图像、仿射矩阵以及目标图像大小作为参数。

示例代码：

import cv2

import numpy as np

# 读取图像

image = cv2.imread('input.jpg')

# 定义仿射矩阵

matrix = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]]) # 平移变换

# 进行仿射变换

affine_image = cv2.warpAffine(image, matrix, (image.shape[1], image.shape[0]))

# 显示图像

cv2.imshow('Affine Image', affine_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

4. 透视变换（Perspective Transformation）：

透视变换是指通过透视关系对图像进行形状的扭曲。在OpenCV中，可以使用`cv2.getPerspectiveTransform()`函数获取透视变换矩阵，并使用`cv2.warpPerspective()`函数来应用透视变换。该函数接受源图像、透视变换矩阵以及目标图像大小作为参数。

示例代码：

import cv2

import numpy as np

# 读取图像

image = cv2.imread('input.jpg')

# 定义原始图像中四个角点的坐标

original_points = np.float32([[56, 65], [368, 52], [28, 387], [389, 390]])

# 定义目标图像中对应的四个角点的坐标

target_points = np.float32([[0, 0], [300, 0], [0, 300], [300, 300]])

# 计算透视变换矩阵

perspective_matrix = cv2.getPerspectiveTransform(original_points, target_points)

# 进行透视变换

perspective_image = cv2.warpPerspective(image, perspective_matrix, (300, 300))

# 显示图像

cv2.imshow('Perspective Image', perspective_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

5. 重映射（Remapping）：

重映射是指根据给定的映射关系，将图像中的像素重新定位到目标图像中的位置上。在OpenCV中，可以使用`cv2.remap()`函数来实现重映射操作。该函数接受源图像、x方向映射矩阵（map_x）和y方向映射矩阵（map_y）作为参数。

示例代码：

import cv2

import numpy as np

# 读取图像

image = cv2.imread('input.jpg')

# 定义映射关系

rows, cols = image.shape[:2]

map_x = np.zeros((rows, cols), np.float32)

map_y = np.zeros((rows, cols), np.float32)

for i in range(rows):

for j in range(cols):

# 将像素点的位置重新定位到目标图像中

map_x[i, j] = j

map_y[i, j] = i

# 进行重映射

remapped_image = cv2.remap(image, map_x, map_y, cv2.INTER_LINEAR)

# 显示图像

cv2.imshow('Remapped Image', remapped_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

到了这里，关于OpenCV自学笔记八：几何变换的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！