Python OpenCV–仿射变换
OpenCV 是用于计算机视觉、机器学习和图像处理的巨大开源库，现在它在实时操作中发挥着重要作用，这在当今的系统中非常重要。通过使用它，人们可以处理图像和视频来识别物体、人脸，甚至是人类的笔迹。当它与各种库(如 Numpuy)集成时，Python 能够处理 OpenCV 数组结构进行分析。
注意:更多信息请参考 OpenCV Python 教程
仿射变换
在仿射变换中，原始图像中的所有平行线在输出图像中仍然是平行的。为了找到变换矩阵，我们需要输入图像中的三个点以及它们在输出图像中的对应位置。然后cv2 . Getaffinettransform会创建一个 2×3 的矩阵，传递给 cv2.warpAffine 。
cv2 . Getaffinettransform 方法:
语法:cv 2 . get perspectivetransformation(src，dst)
参数: src: 源图像中四边形顶点的坐标。 dst: 目标图像中对应四边形顶点的坐标。
cv2.warpAffine 方法:
语法: cv2.warpAffine(src、m、dsize、dst、flags、borderMode、bordervalue)
参数: src: 输入图像。 dst: 输出与 src 大小相同、类型相同的图像。 M: 变换矩阵。 dsize: 输出图像的大小。 标志:插值方法的组合(参见 resize())和可选标志 WARP_INVERSE_MAP，表示 M 是逆变换(dst- > src)。 borderMode: 像素外推方法；当 borderMode=BORDER_TRANSPARENT 时，意味着目标图像中与源图像中的“异常值”相对应的像素不会被函数修改。 边界值:在边界不变的情况下使用的值；默认情况下，它是 0。
例 1:
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('food.jpeg')
rows, cols, ch = img.shape
pts1 = np.float32([[50, 50],
[200, 50],
[50, 200]])
pts2 = np.float32([[10, 100],
[200, 50],
[100, 250]])
M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
plt.subplot(121)
plt.imshow(img)
plt.title('Input')
plt.subplot(122)
plt.imshow(dst)
plt.title('Output')
plt.show()
# Displaying the image
while(1):
cv2.imshow('image', img)
if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27:
break
cv2.destroyAllWindows()
输出:
例 2:
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('food.jpeg')
rows, cols, ch = img.shape
pts1 = np.float32([[50, 50],
[200, 50],
[50, 200]])
pts2 = np.float32([[10, 100],
[200, 50],
[100, 250]])
M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
plt.subplot(121)
plt.imshow(img)
plt.title('Input')
plt.subplot(122)
plt.imshow(dst)
plt.title('Output')
plt.show()
# Displaying the image
while(1):
cv2.imshow('image', img)
if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27:
break
cv2.destroyAllWindows()
输出:
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