圖片的幾何變換

圖片的簡(jiǎn)單變換不外乎有這么幾種 ：縮放，平移，鏡像，剪切，旋轉(zhuǎn)等。
昨天小編有提到圖像都是由一個(gè)個(gè)像素點(diǎn)組成的，對(duì)圖片進(jìn)行操作等同于對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)組成的矩陣進(jìn)行操作。

縮放

opencv中的resize函數(shù)可以完成此功能
常見的縮放的方法有：最近鄰域插值、雙線性插值、像素關(guān)系重采樣、立方插值
雙線性插值計(jì)時(shí)通過橫縱坐標(biāo)確立新的像素點(diǎn)的位置。其實(shí)我們只要獲得圖片的寬和高就可以進(jìn)行縮放處理，以縮小為例，原來(lái)的圖像中的某一點(diǎn)坐標(biāo)為（100，200），縮小至二分之一后就是（50，100）【注：我們默認(rèn)等比例縮小】具體的代碼實(shí)現(xiàn)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]
##圖pain的縮放
reheight = int(height*0.5)
rewidth = int(width*0.5)
newimg = cv2.resize(image,(reheight,rewidth))  
#1：原始圖片 2：縮放矩陣 
cv2.imshow("image",newimg)

縮放.PNG

平移

平移就是對(duì)像素點(diǎn)做坐標(biāo)軸上的平移，比如說(shuō)原來(lái)某一像素點(diǎn)為（20，150），我們可以對(duì)其進(jìn)行任意方向的移動(dòng)，具體實(shí)現(xiàn)到就是將像素矩陣做加減運(yùn)算，可以用warpAffine函數(shù) 具體的代碼實(shí)現(xiàn)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

剪切就是在整個(gè)大的矩陣中拿出一部分（必須是連續(xù)的喲）

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

剪切.PNG

鏡像

鏡像就是做鏡面處理。

#圖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)

鏡像.PNG

明天將繼續(xù)和大家分享。