OpenCV图像几何变换专题(缩放、翻转、仿射变换及透视)【python-Open_CV系列（五）】（下）

2022-04-20 252

版权

本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

简介： OpenCV图像几何变换专题(缩放、翻转、仿射变换及透视)【python-Open_CV系列（五）】

3.1 平移

以将《星月夜》向左平移50个像素，向下平移100个像素为例。

则M数组应写为[[1, 0, 50], [0, 1, 100]]：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("The_Starry_Night.jpg")
rows = len(img)
cols = len(img[0])
M = np.float32([[1, 0, 50],
                [0, 1, 100]]) 
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv2.imshow("img", img) 
cv2.imshow("dst", dst) 
cv2.waitKey() 
cv2.destroyAllWindows()

如图所示，图像按照我们的预期成功被平移。

只是这样得到的图像有色素损失，我们丢失了超出画布之外的数据。

为了避免损失，可以取设置dsize参数来控制输出图像的大小。

修改后的代码如下：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("The_Starry_Night.jpg")
rows = len(img)
cols = len(img[0])
M = np.float32([[1, 0, 50],
                [0, 1, 100]])
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols+200, rows+200))
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

优化后的程序执行效果：

3.2 旋转

旋转也是通过M矩阵来实现的，这个矩阵的运算较复杂，

OpenCV提供了getRotationMatrix2D()方法来计算旋转操作的M矩阵

getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

center 指旋转中心的坐标
angle指旋转的角度
scale值缩放的比例。（旋转过程支持缩放）

import cv2
img = cv2.imread("The_Starry_Night.jpg")
rows = len(img) 
cols = len(img[0]) 
center = (rows / 2, cols / 2) 
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, 30, 0.8) 
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows)) 
cv2.imshow("img", img) 
cv2.imshow("dst", dst) 
cv2.waitKey() 
cv2.destroyAllWindows()

旋转效果如图所示：

3.3 倾斜

OpenCV需要定位到图像的三个点的位置来计算倾斜效果，即左上角，右上角和左下角。

图像的倾斜也是根据M矩阵实现，得出矩阵的运算较复杂，通过getAffineTransform 方法实现。

语法

getAffineTransform(src, dst)

src是原图像的左上角，右上角和左下角三个点的坐标。三维数组格式，形如[[a, b], [c, d], [e, f]]。
dst是倾斜后这三个点预期的坐标。格式同上。

要保持左上，右下，左下三个点的顺序不能乱。

以将《星月夜》保持左下角和右上角坐标不变，左上角（(0,0)处）向右移动150个像素长度。

代码如下：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("The_Starry_Night.jpg")
rows = len(img)
cols = len(img[0])
p1 = np.array([[0, 0], [cols - 1, 0], [0, rows - 1]], dtype=np.float32)
p2 = np.array([[150, 0], [cols - 1, 0], [0, rows - 1]], dtype=np.float32)
M = cv2.getAffineTransform(p1, p2)
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

程序执行效果如下：

4. 透视

透视的实现使用的是warpPerspective()方法，而不再是用于平移、旋转、倾斜的warpAffine()方法。

使用warpPerspective()方法也需要通过M矩阵来计算透视效果，计算透视的M矩阵可以使用getPerspectiveTransform()方法。

getPerspectiveTransform(src, dst, solveMethod=None)

该方法常用的参数有两个，分别为原图的四个点的坐标(scr) 和透视后四个点的坐标(dst)。Opcv需要通过定位图像的这四个点来计算透视效果。四个点依次为左上，右上，左下，右下。

坐标格式为二维数组格式，形如[[a, b],[c, d],[e, f],[g, h]]。

示例代码如下：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("The_Starry_Night.jpg")
rows = len(img)
cols = len(img[0])
# 原图的四点坐标
p1 = np.zeros((4, 2), np.float32)
p1[0] = [0, 0]
p1[1] = [cols - 1, 0]
p1[2] = [0, rows - 1]
p1[3] = [cols - 1, rows - 1]
# 透视后的四点坐标
p2 = np.zeros((4, 2), np.float32)
p2[0] = [150, 0]
p2[1] = [cols - 150, 0]
p2[2] = [0, rows - 1]  # 不变
p2[3] = [cols - 1, rows - 1]  # 不变
M = cv2.getPerspectiveTransform(p1, p2)
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (cols, rows))
cv2.imshow('The_Starry_Night', img)
cv2.imshow('The_Starry_Night2', dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()