OpenCV图像的几何变换处理方法详解
更新时间：2024年03月12日 09:22:46 作者：一二爱上蜜桃猫
这篇文章主要给大家介绍了关于OpenCV图像的几何变换处理的相关资料,图像的几何变换是指将一幅图像映射到另一幅图像内,有缩放、翻转、仿射变换、透视、重映射等操作,需要的朋友可以参考下
一、图像缩放
1.API
cv2.resize(src, dsize, fx=0,fy=0,interpolation = cv2.INTER_LINEAR)
参数：
①src ：输入图像
②dsize：绝对尺寸
③fx，fy：相对尺寸
④interpolation：插值方法
2.代码演示
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv.imread('Genshin.jpeg', -1)
cv.imshow('image', img)
[rows, cols] = img.shape[:2]
res_1 = cv.resize(img, (2*cols, 2*rows), interpolation=cv.INTER_CUBIC)
cv.imshow('image', res_1)
cv.waitKey()
res_2 = cv.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5)
cv.imshow('image', res_1)
cv.waitKey()二、图像平移
1.API
cv2.warpAffine(img, M, dsize)
参数：
①img：输入图像
②M：2×3移动矩阵，为np.float32类型
③dsize：输出图像的大小
2.代码演示
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv.imread('Genshin.jpeg', -1)
cv.imshow('image', img)
[rows, cols] = img.shape[:2]
M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])
dst = cv.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv.imshow('image', dst)
cv.waitKey()
三、图像旋转
1.API
cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) cv.warpAffine()
参数：
①center：旋转中心
②angle：旋转角度
③scale：缩放比例
返回值：
M：旋转矩阵
2.代码演示
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv.imread('Genshin.jpeg', -1)
cv.imshow('image', img)
[rows, cols] = img.shape[:2]
M = cv.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 120, 1)
dst = cv.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv.imshow('image', dst)
cv.waitKey()
四、仿射变换
1.API
cv2.getAffineTransform() cv2.warpAffine()
2.代码演示
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv.imread('Genshin.jpeg', -1)
cv.imshow('image', img)
[rows, cols] = img.shape[:2]
pts1 = np.float32([[50, 50], [200, 50], [50, 200]])
pts2 = np.float32([[100, 100], [200, 50], [100, 250]])
M = cv.getAffineTransform(pts1, pts2)
dst = cv.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv.imshow('image', dst)
cv.waitKey()
五、透射变换
1.API
cv2.getPerspectiveTransform() cv2.warpPerspective()
2.代码演示
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv.imread('Genshin.jpeg', -1)
cv.imshow('image', img)
img = cv.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5)
[rows, cols] = img.shape[:2]
pts1 = np.float32([[56, 65], [368, 52], [28, 138], [389, 390]])
pts2 = np.float32([[100, 145], [300, 100], [80, 290], [310, 300]])
T = cv.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
dst = cv.warpPerspective(img, T, (cols, rows))
cv.imshow('image', dst)
cv.waitKey()
六、图像金字塔
1.API
cv2.pyrUp(img) #对图像进行上采样 cv2.pyrDown(img) #对图像进行下采样
2.代码演示
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv.imread('Genshin.jpeg', -1)
cv.imshow('image', img)
img = cv.pyrDown(img)
img = cv.pyrDown(img)
img = cv.pyrDown(img)
cv.imshow('image', img)
cv.waitKey()
总结
到此这篇关于OpenCV图像的几何变换处理的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV图像几何变换内容请搜索脚本之家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脚本之家！
相关文章
在Python中,递归查找文件是一个常见的任务,特别是在处理大型文件系统时,递归查找意味着从指定的目录开始,遍历该目录中的所有子目录,并在每个子目录中查找匹配特定条件的文件,所以本文给大家介绍了基于Python实现一个目录/文件递归检索工具,需要的朋友可以参考下2025-07-07
这篇文章主要介绍了python for循环remove同一个list过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下2019-08-08
这篇文章主要介绍了python5个顶级的异步框架，帮助大家更好的利用python进行web开发，感兴趣的朋友可以了解下2020-09-09
这篇文章主要介绍了仅用50行Python代码实现一个简单的代理服务器,利用最简单的client->proxy->forward原理在socket模块下编写,需要的朋友可以参考下2015-04-04
这篇文章主要为大家详细介绍了Python自动化开发学习之三级菜单的制作方法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2017-07-07
Python BentoML构建部署和管理机器学习模型技巧掌握
BentoML是一个开源的Python框架,旨在简化机器学习模型的打包、部署和管理,本文将深入介绍BentoML的功能和用法,提供详细的示例代码和解释,帮助你更好地理解和应用这个强大的工具2024-01-01
这篇文章主要为大家介绍了Python异常对象异常捕捉及Exception基础类，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪2022-06-06
在 Django 项目中实现定时任务可以帮助自动化执行一些后台任务,如数据清理、定期报告生成等,以下是几种常见的实现方式,每种方法都有其独特的优势和适用场景,感兴趣的小伙伴跟着小编一起来看看吧2024-08-08
这篇文章主要介绍了python imread函数详解,本篇文章通过简要的案例,讲解了该项技术的了解与使用,以下就是详细内容,需要的朋友可以参考下2021-08-08
Python UserWarning: Glyph missing from font(s) DejaVu
这篇文章主要介绍了Python UserWarning: Glyph missing from font(s) DejaVu Sans警告及解决方法,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下2026-01-01
最新评论