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OpenCV 几何变换 OpenCV+Python几何变换的实现示例

雨吹桐 人气:0
想了解OpenCV+Python几何变换的实现示例的相关内容吗,雨吹桐在本文为您仔细讲解OpenCV 几何变换的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:OpenCV,几何变换,下面大家一起来学习吧。

几何变换

图像的几何变换是指将一幅图像映射到另一幅图像内。有缩放、翻转、仿射变换、透视、重映射等操作。

1 缩放

使用cv2.resize()函数实现对图像的缩放,但要注意cv2.resize()函数内的dsize参数与原图像的行列属性是相反的,也就是:目标图像的行数是原始图像的列数,目标图像的列数是原始图像的行数。

下面举例说明cv2.resize()函数的用法:

import cv2
img=cv2.imread('E:/python_opencv/tupian.jpg')
rows,cols=img.shape[0:2]  #行数和列数等于img的长度和宽度
size=(int(cols*0.9),int(rows*0.5))  #比例:列变为原来0.9倍,行变为0.5倍
rst=cv2.resize(img,size)  #将img按size比例缩放
print('img.shape=',img.shape)
print('rst.shape=',rst.shape)

运行程序的结果如下:

img.shape=(600,60,3)
rst.shape=(300,54,3)

可以看出,行数变为原来的0.5倍,列数变为原来的0.9倍。代码中size的行列位置发生了交换。

2 翻转

使用cv2.flip()函数对图像翻转,能够实现水平方向翻转、垂直方向翻转、两个方向同时翻转。

下面举例说明cv2.flip()函数的用法:

import cv2
img=cv2.imread('E:/python_opencv/tupian.jpg')
x=cv2.flip(img,0)   #图x对原图像绕x轴翻转
y=cv2.flip(img,1)   #图y对原图像绕y轴翻转
xy=cv2.flip(img,-1)  #图xy对原图像绕x轴y轴同时翻转
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('x',x)
cv2.imshow('y',y)
cv2.imshow('xy',xy)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

程序运行结果如下四幅图,第一幅是原图,第二幅是绕x轴翻转,第三幅是绕y轴翻转,第四幅是绕x轴y轴同时翻转。

3 仿射

仿射变换是指图像实现平移、旋转等操作。

先设置一个变换矩阵M,然后使用cv2.warpAffine()函数对原图像和变换矩阵M进行仿射操作。

(一)平移

要实现图像的平移,我们先自定义一个转换矩阵,再进行仿射平移变换。例程如下:

import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('E:\python_opencv/tupian.jpg')
height,width=img.shape[:2]     #读取原图像的长和宽
x=100                      #自定义转换矩阵M的x轴移动值
y=200                      #自定义转换矩阵M的y轴移动值
M=np.float32([[1,0,x],[0,1,y]])    #构造转换矩阵M
move=cv2.warpAffine(img,M,(width,height))  #平移映射
cv2.imshow('orginal',img)
cv2.imshow('move',move)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

程序运行结果如下图所示,左为原图,右为平移后的图。

(二)旋转

使用函数cv2.getRotationMatrix2D()获得转移矩阵M,然后使用函数cv2.warpAffine()进行仿射旋转变换。例程如下:

import cv2
img=cv2.imread('E:\python_opencv/tupian.jpg')
height,width=img.shape[:2]  #读取原图像的长和宽
M=cv2.getRotationMatrix2D((width/2,height/2),45,0.6)  #以中心为原点,逆时针旋转45°,且缩小为原图的0.6倍,获得转移矩阵M
rotate=cv2.warpAffine(img,M,(width,height))  #旋转映射
cv2.imshow('original',img)
cv2.imshow('rotation',rotate)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

程序运行结果如下图所示,左为原图,右为旋转后的图。

4 透视

透视变换是指将矩阵图形投影到另一个视平面,可以映射为任意四边形,所以透视变换也被称为投影映射(ProjectionMapping),并不是字面意义上的“透视”。透视与上节的仿射不同,仿射可以将矩阵映射为任意平行四边形。

使用cv2.warpPerspective()函数实现透视变换。例程如下:

#完成图像透视
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('E:/python_opencv/tupian.jpg')
rows,cols=img.shape[:2]   #读取原图像的长和宽
print(rows,cols)
#生成旋转矩阵M
pts1=np.float32([[150,50],[400,50],[60,450],[310,450]])
pts2=np.float32([[50,50],[rows-50,50],[50,cols-50],[rows-50,cols-50]])
M=cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
#使用函数cv2.warpPerspective()进行透视变换
dst=cv2.warpPerspective(img,M,(cols,rows))
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

程序运行结果如下图所示,左为原图,右为透视变换的图。

我们可以看到,原图片经过透视映射后,变成另一个视角下的任意四边形了。

5 重映射

重映射是修改了像素点的位置,从而生成一幅新的图像,包括:复制、绕x轴y轴翻转,x轴y轴互换,图像缩放等。

均使用cv2.remap()重映射函数进行操作。

需要注意cv2.remap()中的两个参数mapx、mapy。mapx表示对应位置上x轴坐标值,mapy表示对应位置上y轴坐标值。

(一)复制

使用cv2.remap()函数完成图像复制,需先定义mapx,mapy的值,然后循环映射每个像素点到对应的位置上。

代码如下:

import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('E:/python_opencv/tupian.jpg')
rows,cols=img.shape[:2]         #读取行列数
mapx=np.zeros(img.shape[:2],np.float32) #mapx参数设定为对应位置上的x轴坐标值
mapy=np.zeros(img.shape[:2],np.float32) #mapy参数设定为对应位置上的y轴坐标值
for i in range(rows):          #对每个元素复制映射
  for j in range(cols):
    mapx.itemset((i,j),j)
    mapy.itemset((i,j),i)
rst=cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow('original',img)
cv2.imshow('result',rst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

执行后结果如下所示,可以看到,实现了图像的复制重映射。

(二)绕x轴翻转

重映射法对图像绕x轴翻转,表明mapx的值保持不变,mapy的值调整为总行数-1-当前行号,其余部分代码不变,所以循环体内代码变为:

 for i in range(rows):
   for j in range(cols):
     mapx.itemset((i,j),j)      #mapx的值保持不变
     mapy.itemset((i,j),rows-1-i)  #mapy的值调整为总行数-1-当前行号

(三)绕y轴翻转

重映射法对图像绕y轴翻转,表明mapx的值调整为总行数-1-当前列号,mapy的值保持不变,所以循环体内代码变为:

for i in range(rows):
  for j in range(cols): 
     mapx.itemset((i,j),cols-1-j)  #mapx的值调整为总列数-1-当前列号
     mapy.itemset((i,j),i)      #mapy的值保持不变

(四)绕x轴y轴翻转

重映射也能实现图像绕x轴和y轴的同时翻转,只需将前两个部分合并,使mapx的值调整为总行数-1-当前列号,mapy的值调整为总行数-1-当前行号。例程如下:

import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('E:\python_opencv/tupian.jpg')
rows,cols=img.shape[:2]
mapx=np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
mapy=np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
for i in range(rows):
  for j in range(cols):
    mapx.itemset((i,j),cols-1-j)  #mapx的值调整为总列数-1-当前列号
    mapy.itemset((i,j),rows-1-i)  #mapy的值调整为总行数-1-当前行号
rst=cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow('original',img)
cv2.imshow('result',rst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

执行后结果如下所示,可以看到,实现了图像的绕x轴和y轴翻转重映射过程。

(五)x轴、y轴互换

重映射中,x轴、y轴互换表明,mapx的值变为所在行的行号,mapy的值变为所在列的列号。

但当行数和列数不一致时,行或列无法完成映射的部分就被处理为0。示例代码如下:

#使用函数cv2.remap()实现图像绕x轴和y轴的互换
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('E:\python_opencv/tupian.jpg')
rows,cols=img.shape[:2]
mapx=np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
mapy=np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
for i in range(rows):
  for j in range(cols):
    mapx.itemset((i,j),i)  #mapx的值变为所在行的行号
    mapy.itemset((i,j),j)  #mapy的值变为所在列的列号
rst=cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow('original',img)
cv2.imshow('result',rst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

结果如图:

可以看到,列数多于行数的部分被置为0(黑色)。

(六)图像的缩放

重映射提供了cv2.remap()函数能够实现图像的放大或缩小。处理图像后,可以将图像固定在围绕其中心的某个区域。

下面例程中,x轴和y轴均缩小为原来的0.25-0.75倍之间。

import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('E:\python_opencv/tupian.jpg')
rows,cols=img.shape[:2]
mapx=np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
mapy=np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
for i in range(rows):
  for j in range(cols):
    if 0.25*cols < i < 0.75*cols and 0.25*rows < i < 0.75*rows:
      #在目标图像的x轴(0.25-0.75)倍之内生成缩小图像
      mapx.itemset((i,j),2*(j-0.25*cols)+0.5)
      #在目标图像的y轴(0.25-0.75)倍之内生成缩小图像
      mapy.itemset((i,j),2*(i-rows*0.25)+0.5)
    else:
      #不在上述区域的点都取(0,0)坐标点的值
      mapx.itemset((i,j),0)
      mapy.itemset((i,j),0)
rst=cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR)  #图像缩放重映射
cv2.imshow('original',img)
cv2.imshow('result',rst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

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