OpenCV 圖像旋轉(zhuǎn)、平移、縮放操作代碼
本文是 OpenCV圖像視覺入門之路的第7篇文章,本文詳細(xì)的進(jìn)行了圖像的縮放 cv2.resize()、旋轉(zhuǎn) cv2.flip()、平移 cv2.warpAffine()等操作。
1 縮放圖片
縮放就是調(diào)整圖片的大小,使用cv2.resize()函數(shù)實現(xiàn)縮放,可以按照比例縮放,也可以按照指定的大小縮放:
也可以指定縮放方法為線性插值INTER_LINEAR。
放過程中有五種插值方式:
cv2.INTER_NEAREST 最近鄰插值cv2.INTER_LINEAR 線性插值cv2.INTER_AREA 基于局部像素的重采樣,區(qū)域插值cv2.INTER_CUBIC 基于鄰域4x4像素的三次插值cv2.INTER_LANCZOS4 基于8x8像素鄰域的Lanczos插值
import cv2 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 按間距中的綠色按鈕以運行腳本。 if __name__ == '__main__': image = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg') # 從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到HSV色彩空間 hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 按照指定的寬度、高度縮放圖片 res = cv2.resize(image, (960, 540)) # 按照比例縮放,如x,y軸均放大一倍 res2 = cv2.resize(image, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) cv2.imshow("image", image) cv2.imshow("res2", res2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
2 翻轉(zhuǎn)圖片
鏡像翻轉(zhuǎn)圖片,可以用cv2.flip()
函數(shù):
其中,參數(shù)2 = 0:垂直翻轉(zhuǎn)(沿x軸),參數(shù)2 > 0: 水平翻轉(zhuǎn)(沿y軸),參數(shù)2 < 0: 水平垂直翻轉(zhuǎn)。
import cv2 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 按間距中的綠色按鈕以運行腳本。 if __name__ == '__main__': image = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg') # 從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到HSV色彩空間 # image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) dst = cv2.flip(image, 0) cv2.imshow("image", image) cv2.imshow("res2", dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
2.1 垂直翻轉(zhuǎn)
dst = cv2.flip(image, 0)?
2.2 水平翻轉(zhuǎn)
dst = cv2.flip(image, 1)?
2.3 水平垂直翻轉(zhuǎn)
dst = cv2.flip(image, -1)
3 平移圖片
要平移圖片,我們需要定義下面這樣一個矩陣,tx,ty是向x和y方向平移的距離:
平移是用仿射變換函數(shù)cv2.warpAffine()
實現(xiàn)的:
import cv2 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 按間距中的綠色按鈕以運行腳本。 if __name__ == '__main__': image = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg') # 獲得圖片的高、寬 rows, cols = image.shape[:2] # 定義平移矩陣,需要是numpy的float32類型 x軸平移100,y軸平移500 M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 200]]) # 用仿射變換實現(xiàn)平移 dst = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows)) # cv2.imshow("image", image) cv2.imshow("res2", dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
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