前言

opencv-python教程學(xué)習(xí)系列記錄學(xué)習(xí)python-opencv過(guò)程的點(diǎn)滴，本文主要介紹幾何變換，堅(jiān)持學(xué)習(xí)，共同進(jìn)步。

系統(tǒng)環(huán)境

系統(tǒng)：win7_x64;

python版本：python3.5.2；

opencv版本：opencv3.3.1；

內(nèi)容安排

1.知識(shí)點(diǎn)介紹；

2.測(cè)試代碼；

具體內(nèi)容

1.知識(shí)點(diǎn)介紹；

主要涉及函數(shù)cv2.getPerspectiveTransform，cv2.warpAffine和cv2.warpPersperctive;

1.1 縮放；

縮放僅僅改變圖像尺寸，opencv提供的函數(shù)cv2.resize()可以實(shí)現(xiàn)此功能。圖片的尺寸可以指定尺寸大小，或者指定縮放因子。可以使用不同的插值運(yùn)算方法，在縮放時(shí)推薦的插值運(yùn)算方法是 cv2.INTER_AREA，在擴(kuò)展時(shí)推薦使用v2.INTER_CUBIC(慢)和cv2.INTER_LINEAR。默認(rèn)情況下改變圖像大小的操作使用插值方法是cv2.INTER_LINEAR，可以使用任意一種方法改變圖像尺寸。

##None為圖像尺寸時(shí)，fx和fy參數(shù)是縮放因子

res = cv2.resize(img,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

#or

#這里直接設(shè)置輸出圖像的尺寸，所以不用設(shè)置縮放因子

height, width =img.shape[:2]

res = cv2.resize(img,(2*width, 2*height),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

#注意，integer argument expected;那怎么縮小呢？？

1.2 平移；

平移就是移動(dòng)對(duì)象位置。如果你知道移動(dòng)方向(x,y)，移動(dòng)距離是(tx,ty)，可以創(chuàng)建如下矩陣。

可以使用Numpy數(shù)組構(gòu)建矩陣，數(shù)據(jù)類型是np.float32，然后將其傳入函數(shù)cv2.warpAffine();

函數(shù)cv2.warpAffine() 第三個(gè)參數(shù)是輸出圖像的大小，格式是圖像的(寬，高)。

注意，圖像的寬對(duì)應(yīng)的是列數(shù)，高對(duì)應(yīng)的是行數(shù)。

M = np.float32([[1,0,100], [0,1,50]])

dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols,rows))

1.3 旋轉(zhuǎn)；

對(duì)一個(gè)圖像旋轉(zhuǎn)角度θ，旋轉(zhuǎn)矩陣如下：

在opencv中允許在任意地方進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)矩陣如下：

其中，

opencv提供了cv2.getRotationMatrix2D函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)矩陣；

M=cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2), 45, 0.6)

#第三個(gè)參數(shù)是輸出圖像的尺寸中心

dst=cv2.warpAffine(img, M, (2*cols,2*rows))

1.4 仿射變換；

仿射變換中，原圖中的平行線變換后依然平行。創(chuàng)建仿射變換矩陣需要在圖像中找三個(gè)點(diǎn)和這三個(gè)點(diǎn)在輸出圖像的位置。使用cv2.getAffineTransform函數(shù)創(chuàng)建2*3的仿射變換矩陣，矩陣會(huì)被傳遞給cv2.warpAffine函數(shù);

pts1 = np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]])

pts2 = np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]])

#行，列，通道數(shù)

M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)

dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols,rows))

1.5 透視變換；

透視變換需要3*3的矩陣，透視變換后直線還是直線，建立透視矩陣需要在圖像上找4個(gè)點(diǎn)，以及他們?cè)谳敵鰣D像上的對(duì)應(yīng)位置，這四個(gè)點(diǎn)任意三個(gè)不能共線。由cv2.getPerspectiveTransform() 構(gòu)建矩陣，然后將矩陣傳遞給cv2.warpPerspective函數(shù);

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))

2.測(cè)試代碼；

2.1 縮放/旋轉(zhuǎn)等;

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg',0)

rows,cols=img.shape

#這里的第一個(gè)參數(shù)為旋轉(zhuǎn)中心，第二個(gè)為旋轉(zhuǎn)角度，第三個(gè)為旋轉(zhuǎn)后的縮放因子

#可以通過(guò)設(shè)置旋轉(zhuǎn)中心，縮放因子以及窗口大小來(lái)防止旋轉(zhuǎn)后超出邊界的問(wèn)題。

M=cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),45,0.6)

#第三個(gè)參數(shù)是輸出圖像的尺寸中心

dst=cv2.warpAffine(img,M,(2*cols,2*rows))

while(1):

cv2.imshow('img',dst)

if cv2.waitKey(1)==27:

break

cv2.destroyAllWindows()

2.2 仿射/透視變換；

import cv2

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

img=cv2.imread('test.jpg')

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()

參考

完

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python 几何教学_opencv-python教程学习系列11-几何变换的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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