翻译术语”
物体”
是指物体即图像从一个位置到另一位置的直线移动。如果我们知道水平和垂直方向的位移量, 例如(tx, ty), 则可以制作一个转换矩阵, 例如
文章图片
其中tx表示沿x轴的位移, ty表示沿y轴的位移, 即我们需要在该方向上移动的像素数。
现在, 我们可以使用cv2.wrapAffine()实现这些翻译的功能。此功能需要2×3阵列。 numpy数组应为float类型。
以下是用于图像翻译的Python代码:
import cv2
import numpy as npimage = cv2.imread( 'C:\\gfg\\tomatoes.jpg' )# Store height and width of the image
height, width = image.shape[: 2 ]quarter_height, quarter_width = height /4 , width /4T = np.float32([[ 1 , 0 , quarter_width], [ 0 , 1 , quarter_height]])# We use warpAffine to transform
# the image using the matrix, T
img_translation = cv2.warpAffine(image, T, (width, height))cv2.imshow( "Originalimage" , image)
cv2.imshow( 'Translation' , img_translation)
cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()
输出如下:
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图像翻译的优点/应用是:
- 隐藏图像的一部分
- 裁剪图像
- 移位图像
- 使用循环中的图像翻译为图像制作动画。
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