本文實例為大家分享了opencv實現(xiàn)圖像幾何變換的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下
圖像伸縮(cv2.resize)
圖像的擴大與縮小有專門的一個函數(shù)，cv2.resize()，那么關(guān)于伸縮需要確定的就是縮放比例，可以是x與y方向相同倍數(shù)，也可以單獨設(shè)置x與y的縮放比例。另外一個就是在縮放以后圖像必然就會變化，這就又涉及到一個插值問題。那么這個函數(shù)中，縮放有幾種不同的插值（interpolation）方法，在縮小時推薦cv2.INTER_ARER,擴大是推薦cv2.INTER_CUBIC和cv2.INTER_LINEAR。默認都是cv2.INTER_LINEAR，比如：
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('d:/1.jpg')
# 插值：interpolation
# None本應(yīng)該是放圖像大小的位置的，后面設(shè)置了縮放比例，
#所有就不要了
res1 = cv2.resize(img,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
#直接規(guī)定縮放大小，這個時候就不需要縮放因子
height,width = img.shape[:2]
res2 = cv2.resize(img,(2*width,2*height),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
plt.subplot(131)
plt.imshow(img)
plt.subplot(132)
plt.imshow(res1)
plt.subplot(133)
plt.imshow(res2)
plt.show()
圖像平移(cv2.warpAffine)
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('d:/1.jpg')
H = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])
rows, cols = img.shape[:2]
res = cv2.warpAffine(img, H, (rows, cols)) # 需要圖像、變換矩陣、變換后的大小
plt.subplot(121)
plt.imshow(img)
plt.subplot(122)
plt.imshow(res)
plt.show()
圖像旋轉(zhuǎn)（逆時針旋轉(zhuǎn)，cv2.warpAffine和cv2.getRotationMatrix2D）
為了構(gòu)造這個矩陣，opencv提供了一個函數(shù)：
cv2.getRotationMatrix2D()，這個函數(shù)需要三個參數(shù)，旋轉(zhuǎn)中心，旋轉(zhuǎn)角度，旋轉(zhuǎn)后圖像的縮放比例，比如下例：
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('d:/1.jpg')
rows, cols = img.shape[:2]
# 第一個參數(shù)旋轉(zhuǎn)中心，第二個參數(shù)旋轉(zhuǎn)角度，第三個參數(shù)：縮放比例
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 45, 1)
# 第三個參數(shù)：變換后的圖像大小
res = cv2.warpAffine(img, M, (rows, cols))
plt.subplot(121)
plt.imshow(img)
plt.subplot(122)
plt.imshow(res)
plt.show()
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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