OpenCV-Python图像的几何变换

在本教程中:

  • 你将会学到将不同的几何变换应用于图像,如平移、旋转、仿射变换等。
  • 你会学到如下函数:cv.getPerspectiveTransform

OpenCV变换

OpenCV 提供了两个变换函数, cv.warpAffinecv.getPerspectiveTransform ,用这两个函数就可以完成所有类型的变换。 cv.warpAffine 输入为 2x3 的变换矩阵, cv.getPerspectiveTransform 输入为 2x3 的变换矩阵。

OpenCV缩放

缩放是调整图片的大小。 OpenCV 使用 cv.resize() 函数进行调整。可以手动指定图像的大小,也可以指定比例因子。可以使用不同的插值方法。对于下采样(图像上缩小),最合适的插值方法是 cv.INTER_AREA 对于上采样(放大),最好的方法是 cv.INTER_CUBIC (速度较慢)和 cv.INTER_LINEAR (速度较快)。默认情况下,所使用的插值方法都是 cv.INTER_AREA 。你可以使用如下方法调整输入图片大小:

import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread('messi5.jpg')
res = cv.resize(img,None,fx=2, fy=2, interpolation = cv.INTER_CUBIC)
#OR
height, width = img.shape[:2]
res = cv.resize(img,(2*width, 2*height), interpolation = cv.INTER_CUBIC)

OpenCV平移变换

平移变换是物体位置的移动。如果知道 (x,y) 方向的偏移量,假设为 (t_x,t_y),则可以创建如下转换矩阵 M

OpenCV平移变换

您可以将变换矩阵存为 np.float32 类型的 numpy 数组,并将其作为 cv.warpAffine 的第二个参数。请参见以下转换(100,50)的示例:

import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread('messi5.jpg',0)
rows,cols = img.shape
M = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]])
dst = cv.warpAffine(img,M,(cols,rows))
cv.imshow('img',dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

警告

cv.warpAffine 函数的第三个参数是输出图像的大小,其形式应为(宽度、高度)。记住宽度=列数,高度=行数。

结果:

OpenCV平移变换

OpenCV旋转

以θ角度旋转图片的转换矩阵形式为:

OpenCV旋转

但 Opencv 提供了可变旋转中心的比例变换,所以你可以在任意位置旋转图片,修改后的转换矩阵为:

OpenCV旋转

其中:

OpenCV旋转

为了找到这个转换矩阵,opencv 提供了一个函数, cv.getRotationMatrix2D 。请查看下面的示例,它将图像相对于中心旋转 90 度,而不进行任何缩放。

img = cv.imread('messi5.jpg',0)
rows,cols = img.shape
# cols-1 and rows-1 are the coordinate limits.
M = cv.getRotationMatrix2D(((cols-1)/2.0,(rows-1)/2.0),90,1)
dst = cv.warpAffine(img,M,(cols,rows))

结果:

OpenCV旋转

OpenCV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,我们需要从输入图像中取三个点及其在输出图像中的对应位置。然后 cv.getAffineTransform 将创建一个 2x3 矩阵,该矩阵将传递给 cv.warpAffine

查看下面的示例,并注意我选择的点(用绿色标记):

img = cv.imread('drawing.png')
rows,cols,ch = img.shape
pts1 = np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]])
pts2 = np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]])
M = cv.getAffineTransform(pts1,pts2)
dst = cv.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()

结果:

OpenCV仿射变换

OpenCV透视变换

对透视转换,你需要一个 3x3 变换矩阵。即使在转换之后,直线也将保持直线。要找到这个变换矩阵,需要输入图像上的 4 个点和输出图像上的相应点。在这四点中,任意三点不应该共线。然后通过 cv.getPerspectiveTransform 找到变换矩阵。然后对这个 3x3 变换矩阵使用 cv.warpPerspective

请看代码:

img = cv.imread('sudoku.png')
rows,cols,ch = img.shape
pts1 = np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]])
pts2 = np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]])
M = cv.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
dst = cv.warpPerspective(img,M,(300,300))
plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input')
plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output')
plt.show()

结果:

OpenCV透视变换

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