Python 在OpenCV里实现仿射变换—坐标变换效果
更新时间：2019年08月30日 11:03:12 作者：caimouse
这篇文章主要介绍了Python 在OpenCV里实现仿射变换—坐标变换效果，本文通过一个例子给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
在现实的图像操作软件中，经常碰到的不是给出放大多少倍，而是由用户在软件的界面上选择多大的区域，或者选择几个点，那么这样情况下，怎么样来计算出变换矩阵呢？从前面知道变换矩阵是2X3的矩阵，说明有六个未知数，又有中学的代数知识知道要解决六个未知数，那么方程组至少要联立三条方程，要准备三条方程的先决条件，就是要有三组坐标。因此，只要在用户选择的区域里找到三个不同点的坐标，就可以计算出变换矩阵。如果给出三组坐标[0, 0], [200, 0], [0, 200]，通过变换之后新坐标是[0, 0], [128, 0], [0, 50]，那用什么函数来计算这个矩阵呢？这是要使用OpenCV里的getAffineTransform函数。
下面通过例子来演示这个功能:
#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡军生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579
#
import cv2
import numpy as np
#图片的路径
imgname = "img1.jpg"
#读取图片
image = cv2.imread(imgname, cv2.IMREAD_COLOR)
#图片的高度和宽度
h,w = image.shape[:2]
#从目标坐标计算出2X3的矩阵，然后调用warpAffine执行
src = np.array([[0, 0], [200, 0], [0, 200]], np.float32)
dst = np.array([[0, 0], [128, 0], [0, 50]], np.float32)
A1 = cv2.getAffineTransform(src, dst)
d1 = cv2.warpAffine(image, A1, (w, h), borderValue = 125)
#显示操作之后的图片
cv2.imshow("d1",d1)
#显示图像
cv2.imshow("image", image)
#等待用户输入，然后删除所有窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出结果如下：
使用坐标变换的方法，可以不用知道中间是否先旋转，还是先平移的操作。
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python 在OpenCV里实现仿射变换—坐标变换效果,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！
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