Python基本運(yùn)算幾何運(yùn)算處理數(shù)字圖像示例
更新時(shí)間：2021年09月28日 11:40:53 作者：未綄待續(xù)ξ
這篇文章主要介紹了Python基本運(yùn)算，同個(gè)幾個(gè)幾何運(yùn)算處理數(shù)字圖像示例來(lái)為大家詳細(xì)講解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助
改變圖像中物體對(duì)象（像素）之間的空間關(guān)系。
平移
# 定義平移矩陣，需要是numpy的float32類(lèi)型# x軸平移50，y軸平移80, 2*3矩陣 M = np.array([[1, 0, 50], [0, 1, 80]], dtype=np.float32) # 用仿射變換實(shí)現(xiàn)平移 new_image = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), borderValue=(0, 0, 0))
鏡像
水平鏡像
# Flipped Horizontally 水平翻轉(zhuǎn) Horizontal = cv2.flip(image, 1)
垂直鏡像
# Flipped Vertically 垂直翻轉(zhuǎn) Vertical = cv2.flip(image, 0)
旋轉(zhuǎn)
以圖像左上角為旋轉(zhuǎn)中心
# 定義旋轉(zhuǎn)矩陣, 2x3
M = np.array([[ np.cos(Beta), np.sin(Beta), 0],
[-np.sin(Beta), np.cos(Beta), 0]], dtype=np.float32)
# 用仿射變換實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)
new_image = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))
以圖像中心為旋轉(zhuǎn)中心
# 定義旋轉(zhuǎn)矩陣，這次使用cv2.getRotationMatrix2D()這個(gè)函數(shù)， # 其中第一個(gè)參數(shù)為旋轉(zhuǎn)的中心點(diǎn)，第二個(gè)為旋轉(zhuǎn)角度，第三個(gè)為縮放比例 M = cv2.getRotationMatrix2D((h/2,w/2), 30, 1) print(M) # 用仿射變換實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn) new_image = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), borderMode=cv2.BORDER_DEFAULT)
縮放
new_image = cv2.resize(image, (0, 0), fx=3, fy=3, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
插值算法
最近鄰插值算法
cv2.INTER_NEAREST
雙線性插值算法
cv2.INTER_LINEAR
三次內(nèi)插法
cv2.INTER_CUBIC
以上就是Python基本運(yùn)算幾何運(yùn)算處理數(shù)字圖像示例的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python幾何運(yùn)算處理數(shù)字圖像的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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