图像的几何变换—— OpenCV-Python Tutorials

Posted 2021-02-14 WildBloom

原文地址http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_geometric_transformations/py_geometric_transformations.html#geometric-transformations

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目标

• 学习将不同的几何变换应用到像平移、旋转、仿射变换等图像上。
• 你会看到这些函数:cv2.getPerspectiveTransform

变换

OpenCV提供了两个变换函数，cv2.warpAffine 和cv2.warpPerspective，你可以使用后者进行各种各样的转换。cv2.warpAffine采用2x3变换矩阵，而cv2.warpPerspective以一个3x3的变换矩阵作为输入。

缩放

缩放仅仅是改变图片的大小。OpenCV使用cv2.resize() 来达到这个目的。图像的大小可以手动指定，也可以指定比例因子。使用不同的插值方法。

平移

平移是指物体位置的移动。

旋转

使图像旋转一个角度通过下面这种形式的变换矩阵来完成

仿射变换

在放射变换中，原图中的平行线，在输出的图片中照样是平行线。

透视变换

为了进行透视变换，你需要一个3*3的变换矩阵。即使在变换后，直线仍然是直线。为了找到变换矩阵，你需要在输入图片中找到4个点并确定输出图片与之对应的点。在这四个点中，其中3个不能再一条直线上。然后就可以通过cv2.getPerspectiveTransform.这个函数来计算变换矩阵。然后应用到cv2.warpPerspective 这个函数中。

 

代码如下：

img = cv2.imread(‘sudokusmall.png‘)
rows,cols,ch = img.shape

pts1 = np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]])
pts2 = np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]])

M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)

dst = cv2.warpPerspective(img,M,(300,300))

plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title(‘Input‘)
plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title(‘Output‘)
plt.show()

结果：