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Python OpenCV–仿射变换

原文:https://www.geesforgeks.org/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: Python OpenCV: Affine Transformation

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: Python OpenCV: Affine Transformation



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