极客笔记OpenCV Python 如何执行矩阵变换
cv2.transform() 函数对输入数组的每个元素执行矩阵变换。我们可以直接在图像上应用此变换，因为在OpenCV中，图像是NumPy的ndarray。为了使用此函数，我们首先需要定义一个转换矩阵m。输出的通道数将与转换矩阵m的行数相同。
步骤
要找到输入图像的矩阵变换，您可以按照以下步骤进行：
- 导入所需库 OpenCV 和 NumPy 。请确保您已经安装了它们。
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使用 cv2.imread() 方法读取输入图像。指定图像的完整路径。
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定义一个大小为(3,3)的转换矩阵m。您可以生成随机数作为转换矩阵，也可以定义一个自定义矩阵。
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使用 cv2.transform() 找到图像的矩阵变换。将转换矩阵m作为参数传递给 cv2.transform() 函数。
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显示变换后的图像。
让我们看下面的示例，以便在输入图像上执行矩阵变换。
输入图像
我们将在下面的示例中使用以下图像作为输入文件。
示例
在此示例中，我们找到输入图像的矩阵变换。我们将随机数作为3×3矩阵定义为转换矩阵。
# import required libraries
import cv2
import numpy as np
# read input image
img = cv2.imread('leaf1.jpg')
# define transformation matrix
m = np.random.randn(3,3)
# apply the cv2.transform to perform matrix transformation
img_tr = cv2.transform(img, m, None)
# display the transformed image
cv2.imshow("Transformed Image", img_tr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出
执行以上代码后，将生成以下输出窗口：
注意 - 由于转换矩阵是用随机数生成的，所以输出图像的颜色和亮度可能会不同。
示例
在这个示例中，我们找到一个输入图像的矩阵转换。我们将一个3×3的矩阵定义为转换矩阵，其中每个元素都1。
# import required libraries
import cv2
import numpy as np
# read input image
img = cv2.imread('leaf1.jpg')
# define transformation matrix
m = np.ones((3,3))
# apply the cv2.transform to perform matrix transformation
img_tr = cv2.transform(img, m, None)
# display the transformed image
cv2.imshow("Transformed Image", img_tr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出
执行以上代码后，将产生以下 输出 窗口 –
