c/c++开发分享opencv实现图像几何变换实例为大家分享了opencv实现图像几何变换的具体代码，供大家参考，具体内容如下
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：
%ignore_pre_1%
图像平移(cv2.warpaffine)
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = 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()
图像旋转（逆时针旋转，cv2.warpaffine和cv2.getrotationmatrix2d）
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()
以上就是c/c++开发分享opencv实现图像几何变换的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持<猴子技术宅>。
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