如何在OpenCV Python中执行矩阵变换？

OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，支持很多实用的图像处理技巧。在OpenCV中，矩阵变换是一个很有用的技术，可以用来旋转、缩放、平移、扭曲等。在本文中，我们将介绍如何在OpenCV Python中执行矩阵变换。

简介

矩阵变换是指对图像进行线性变换，从而得到一个新的变换后的图像。在OpenCV中，使用cv2.warpAffine()和cv2.warpPerspective()函数实现矩阵变换。cv2.warpAffine()函数可对图像进行平移、旋转、缩放等线性变换；而cv2.warpPerspective()函数可对图像进行透视变换。这两个函数的输入参数都是原图像、变换矩阵、输出图像大小和插值方法等。

代码实现

下面，我们通过一些简单的示例代码来了解如何在OpenCV Python中执行矩阵变换。

平移变换

平移变换是指在平面坐标系上对图像进行平移操作。下面是示例代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('lena.jpg',0)
rows,cols = img.shape

# 定义平移矩阵，向右移动100个像素，向下移动50个像素
M = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]])

# 使用cv2.warpAffine()函数进行平移变换
dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))

cv2.imshow('img',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上面的代码中，首先读入一张原图像，并计算出其大小。然后定义一个平移矩阵M，其中[[1,0,100],[0,1,50]]表示向右移动100个像素，向下移动50个像素。最后使用cv2.warpAffine()函数进行平移变换，并将结果显示出来。运行代码后，可以看到图像已经向右下方平移了。

旋转变换

旋转变换是指对图像进行旋转操作。下面是示例代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('lena.jpg',0)
rows,cols = img.shape

# 定义旋转矩阵，将图像逆时针旋转30度
theta = 30
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),theta,1)

# 使用cv2.warpAffine()函数进行旋转变换
dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))

cv2.imshow('img',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上面的代码中，首先读入一张原图像，并计算出其大小。然后定义一个旋转矩阵M，其中cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),theta,1)表示将图像逆时针旋转30度。最后使用cv2.warpAffine()函数进行旋转变换，并将结果显示出来。运行代码后，可以看到图像已经逆时针旋转了30度。

缩放变换

缩放变换是指对图像进行缩放操作。下面是示例代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('lena.jpg',0)
rows,cols = img.shape

# 定义缩放矩阵，将图像缩小到原来的一半
M = np.float32([[0.5,0,0],[0,0.5,0]])

# 使用cv2.warpAffine()函数进行缩放变换
dst = cv2.warpAffine(img,M,(int(cols/2),int(rows/2))

cv2.imshow('img',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上面的代码中，首先读入一张原图像，并计算出其大小。然后定义一个缩放矩阵M，其中[[0.5,0,0],[0,0.5,0]]表示将图像缩小到原来的一半。最后使用cv2.warpAffine()函数进行缩放变换，并将结果显示出来。运行代码后，可以看到图像已经缩小了一半。

透视变换

透视变换是指对图像进行投影变换，通常用于将图像投影到一个不同角度的平面上。下面是示例代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('sudoku.png')
rows,cols,ch = img.shape

# 定义透视矩阵，将图像投影到一个新的平面
pts_src = np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]])
pts_dst = np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]])

M = cv2.getPerspectiveTransform(pts_src,pts_dst)

# 使用cv2.warpPerspective()函数进行透视变换
dst = cv2.warpPerspective(img,M,(300,300))

cv2.imshow('img',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上面的代码中，首先读入一张原图像，并计算出其大小。然后定义一个透视矩阵M，其中pts_src和pts_dst分别表示原图像和目标图像中四个点的坐标。利用cv2.getPerspectiveTransform()函数求出透视矩阵M。最后使用cv2.warpPerspective()函数进行透视变换，并将结果显示出来。运行代码后，可以看到图像已经投影到一个新的平面上。