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這篇文章給大家分享的是有關(guān)opencv如何實現(xiàn)圖像幾何變換的內(nèi)容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,一起跟隨小編過來看看吧。
圖像的擴(kuò)大與縮小有專門的一個函數(shù),cv2.resize(),那么關(guān)于伸縮需要確定的就是縮放比例,可以是x與y方向相同倍數(shù),也可以單獨設(shè)置x與y的縮放比例。另外一個就是在縮放以后圖像必然就會變化,這就又涉及到一個插值問題。那么這個函數(shù)中,縮放有幾種不同的插值(interpolation)方法,在縮小時推薦cv2.INTER_ARER,擴(kuò)大是推薦cv2.INTER_CUBIC和cv2.INTER_LINEAR。默認(rèn)都是cv2.INTER_LINEAR,比如:
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('d:/1.jpg') # 插值:interpolation # None本應(yīng)該是放圖像大小的位置的,后面設(shè)置了縮放比例, #所有就不要了 res1 = cv2.resize(img,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC) #直接規(guī)定縮放大小,這個時候就不需要縮放因子 height,width = img.shape[:2] res2 = cv2.resize(img,(2*width,2*height),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) plt.subplot(131) plt.imshow(img) plt.subplot(132) plt.imshow(res1) plt.subplot(133) plt.imshow(res2) plt.show()
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)) # 需要圖像、變換矩陣、變換后的大小 plt.subplot(121) plt.imshow(img) plt.subplot(122) plt.imshow(res) plt.show()
為了構(gòu)造這個矩陣,opencv提供了一個函數(shù):
cv2.getRotationMatrix2D(),這個函數(shù)需要三個參數(shù),旋轉(zhuǎn)中心,旋轉(zhuǎn)角度,旋轉(zhuǎn)后圖像的縮放比例,比如下例:
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('d:/1.jpg') rows, cols = img.shape[:2] # 第一個參數(shù)旋轉(zhuǎn)中心,第二個參數(shù)旋轉(zhuǎn)角度,第三個參數(shù):縮放比例 M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 45, 1) # 第三個參數(shù):變換后的圖像大小 res = cv2.warpAffine(img, M, (rows, cols)) plt.subplot(121) plt.imshow(img) plt.subplot(122) plt.imshow(res) plt.show()
感謝各位的閱讀!關(guān)于“opencv如何實現(xiàn)圖像幾何變換”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,讓大家可以學(xué)到更多知識,如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到吧!
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