c/c++开发分享opencv实现图像几何变换

本文实例为大家分享了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

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:

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opencv实现图像几何变换

图像平移(cv2.warpaffine)

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  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()

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图像旋转(逆时针旋转,cv2.warpaffine和cv2.getrotationmatrix2d)

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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()

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