opencv学习笔记---No2图片的几何变换 opencv学习笔记---No2图片的几何

图片的几何变换图片的简单变换不外乎有这么几种：缩放，平移，镜像，剪切，旋转等。
昨天小编有提到图像都是由一个个像素点组成的，对图片进行操作等同于对每个像素点组成的矩阵进行操作。
缩放
【opencv学习笔记---No2图片的几何变换】opencv中的resize函数可以完成此功能
常见的缩放的方法有：最近邻域插值、双线性插值、像素关系重采样、立方插值
双线性插值计时通过横纵坐标确立新的像素点的位置。其实我们只要获得图片的宽和高就可以进行缩放处理，以缩小为例，原来的图像中的某一点坐标为（100，200），缩小至二分之一后就是（50，100）【注：我们默认等比例缩小】具体的代码实现如下：

import cv2 import numpy as np image = cv2.imread("test.jpg") imgInfo = image.shape height = imgInfo[0] width = imgInfo[1] mode = imgInfo[2] ##图pain的缩放 reheight = int(height*0.5) rewidth = int(width*0.5) newimg = cv2.resize(image,(reheight,rewidth)) #1：原始图片 2：缩放矩阵 cv2.imshow("image",newimg)

效果图如下：

文章图片
缩放.PNG 平移
平移就是对像素点做坐标轴上的平移，比如说原来某一像素点为（20，150），我们可以对其进行任意方向的移动，具体实现到就是将像素矩阵做加减运算，可以用warpAffine函数具体的代码实现如下：

matShift = np.float32([[1,0,100],[0,1,100]])# 2*3 dst = cv2.warpAffine(image,matShift,(height,width)) cv2.imshow("dst",dst)

剪切
剪切就是在整个大的矩阵中拿出一部分（必须是连续的哟）

''' newing_2 = image[100:200,200:300] cv2.imshow("image1",newing_2) '''

文章图片
剪切.PNG 镜像
镜像就是做镜面处理。

#图pain的景象 newImgInfo = (height*2,width,mode) dst = np.zeros(newImgInfo,np.uint8)#uint8 for i in range(0,height): for j in range(0,width): dst[i,j] = image[i,j] #x y = 2*h - y -1 dst[height*2-i-1,j] = image[i,j] for i in range(0,width): dst[height,i] = (0,0,255)#BGR cv2.imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0)

效果图如下：