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OpenCV 图像旋转、平移、缩放操作代码

双子座断点 人气:0

本文是 OpenCV图像视觉入门之路的第7篇文章,本文详细的进行了图像的缩放 cv2.resize()、旋转 cv2.flip()、平移 cv2.warpAffine()等操作。

1 缩放图片

缩放就是调整图片的大小,使用cv2.resize()函数实现缩放,可以按照比例缩放,也可以按照指定的大小缩放:
也可以指定缩放方法为线性插值INTER_LINEAR。

放过程中有五种插值方式:

cv2.INTER_NEAREST 最近邻插值cv2.INTER_LINEAR 线性插值cv2.INTER_AREA 基于局部像素的重采样,区域插值cv2.INTER_CUBIC 基于邻域4x4像素的三次插值cv2.INTER_LANCZOS4 基于8x8像素邻域的Lanczos插值

import cv2
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# 按间距中的绿色按钮以运行脚本。
if __name__ == '__main__':
    image = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg')
 
    # 从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 
    # 按照指定的宽度、高度缩放图片
    res = cv2.resize(image, (960, 540))
    # 按照比例缩放,如x,y轴均放大一倍
    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 翻转图片

镜像翻转图片,可以用cv2.flip()函数:
其中,参数2 = 0:垂直翻转(沿x轴),参数2 > 0: 水平翻转(沿y轴),参数2 < 0: 水平垂直翻转。

import cv2
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# 按间距中的绿色按钮以运行脚本。
if __name__ == '__main__':
    image = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg')
 
    # 从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间
    # 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 垂直翻转

dst = cv2.flip(image, 0) 

2.2 水平翻转

dst = cv2.flip(image, 1) 

2.3 水平垂直翻转

dst = cv2.flip(image, -1)  

3 平移图片

要平移图片,我们需要定义下面这样一个矩阵,tx,ty是向x和y方向平移的距离:

 平移是用仿射变换函数cv2.warpAffine()实现的:

import cv2
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# 按间距中的绿色按钮以运行脚本。
if __name__ == '__main__':
    image = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg')
 
    # 获得图片的高、宽
    rows, cols = image.shape[:2]
 
    # 定义平移矩阵,需要是numpy的float32类型 x轴平移100,y轴平移500
    M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 200]])
    
    # 用仿射变换实现平移
    dst = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))
 
    # cv2.imshow("image", image)
    cv2.imshow("res2", dst)
 
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

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