Python基本运算几何运算处理数字图像示例
目录
- 平移
- 镜像
- 水平镜像
- 垂直镜像
- 旋转
- 以图像左上角为旋转中心
- 以图像中心为旋转中心
- 缩放
- 插值算法
- 最近邻插值算法
- 双线性插值算法
- 三次内插法
平移
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# 定义平移矩阵，需要是numpy的float32类型# x轴平移50，y轴平移80, 2*3矩阵M = np.array([[1, 0, 50],[0, 1, 80]], dtype=np.float32)# 用仿射变换实现平移new_image = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), borderValue=https://www.it610.com/article/(0, 0, 0))
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【Python基本运算几何运算处理数字图像示例】
镜像
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水平镜像
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# Flipped Horizontally 水平翻转Horizontal = cv2.flip(image, 1)
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垂直镜像
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# Flipped Vertically 垂直翻转Vertical = cv2.flip(image, 0)
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旋转
以图像左上角为旋转中心
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# 定义旋转矩阵, 2x3
M = np.array([[ np.cos(Beta), np.sin(Beta), 0],
[-np.sin(Beta), np.cos(Beta), 0]], dtype=np.float32)
# 用仿射变换实现旋转
new_image = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))
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以图像中心为旋转中心
# 定义旋转矩阵，这次使用cv2.getRotationMatrix2D()这个函数，# 其中第一个参数为旋转的中心点，第二个为旋转角度，第三个为缩放比例M = cv2.getRotationMatrix2D((h/2,w/2), 30, 1)print(M)# 用仿射变换实现旋转new_image = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), borderMode=cv2.BORDER_DEFAULT)
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缩放
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new_image = cv2.resize(image, (0, 0), fx=3, fy=3, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
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插值算法
最近邻插值算法
cv2.INTER_NEAREST
双线性插值算法
cv2.INTER_LINEAR
三次内插法
cv2.INTER_CUBIC
以上就是Python基本运算几何运算处理数字图像示例的详细内容，更多关于Python几何运算处理数字图像的资料请关注脚本之家其它相关文章！
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