open cv学习 (四)图像的几何变换

图像的几何变换

demo1
python 复制代码
# dsize实现缩放
import cv2
img = cv2.imread("./cat.jpg")
dst1 = cv2.resize(img, (100, 100))
dst2 = cv2.resize(img, (400, 400))
# cv2.imshow("img", img)
# cv2.imshow("dst1", dst1)
# cv2.imshow("dst2", dst2)
cv2.imwrite("./cat01.png", dst1)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
demo2
python 复制代码
# fx 和 fy 参数实现缩放
import cv2
img = cv2.imread("./cat.jpg")
dst3 = cv2.resize(img, None, fx=1/3, fy=1/2)
dst4 = cv2.resize(img, None, fx=2, fy=2)
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("dst3", dst3)
cv2.imshow("dst4", dst4)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
demo3
python 复制代码
# 翻转
import cv2
img = cv2.imread("./cat01.png")
dst1 = cv2.flip(img, 0)
dst2 = cv2.flip(img, 1)
dst3 = cv2.flip(img, -1)
cv2.imshow("dst1", dst1)
cv2.imshow("dst2", dst2)
cv2.imshow("dst3", dst3)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
demo4
python 复制代码
# 图像平移
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("./cat01.png")
# 读取像素行数
rows = len(img)
# 读取像素列数
cols = len(img[0])

M = np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, -50]])
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
demo5
复制代码
import cv2
img = cv2.imread("./cat01.png")
# 读取像素行数
rows = len(img)
# 读取像素列数
cols = len(img[0])

center = (rows/2, cols/2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, 30, 0.8)
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
demo6
python 复制代码
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("./cat01.png")
# 读取像素行数
rows = len(img)
# 读取像素列数
cols = len(img[0])
p1 = np.zeros((3, 2), np.float32)
# 左上角坐标
p1[0] = [0, 0]
# 右上角坐标
p1[1] = [cols - 1, 0]
# 左下角坐标
p1[2] = [0, rows - 1]

p2 = np.zeros((3, 2), np.float32)
p2[0] = [50, 0]
p2[1] = [cols - 1, 0]
p2[2] = [0, rows - 1]
M = cv2.getAffineTransform(p1, p2)
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
demo7
python 复制代码
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("./cat01.png")

rows = len(img)
cols = len(img[0])

p1 = np.zeros((4, 2), np.float32)
p1[0] = [0, 0]
p1[1] = [cols - 1, 0]
p1[2] = [0, rows - 1]
p1[3] = [cols - 1, rows - 1]
p2 = np.zeros((4, 2), np.float32)
M = cv2.getPerspectiveTransform(p1, p2)
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (cols, rows))
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
相关推荐
代码AC不AC28 分钟前
【数据结构】队列
c语言·数据结构·学习·队列·深度讲解
生信小鹏1 小时前
Nature旗下 | npj Digital Medicine | 图像+转录组+临床变量三合一,多模态AI预测化疗反应,值得复现学习的完整框架
人工智能·学习·免疫治疗·scrna-seq·scrna
云上艺旅2 小时前
K8S学习之基础六十九:Rancher创建svc资源
学习·云原生·容器·kubernetes·rancher
陌言不会python3 小时前
谷粒微服务高级篇学习笔记整理---thymeleaf
笔记·学习·微服务
Y1nhl5 小时前
Pyspark学习一:概述
数据库·人工智能·深度学习·学习·spark·pyspark·大数据技术
能来帮帮蒟蒻吗5 小时前
Go语言学习(15)结构体标签与反射机制
开发语言·笔记·学习·golang
Aphelios3808 小时前
Java全栈面试宝典:线程机制与Spring IOC容器深度解析
java·开发语言·jvm·学习·rbac
日暮南城故里8 小时前
Java学习------源码解析之StringBuilder
java·开发语言·学习·源码
Wnq100729 小时前
智能巡检机器人在化工企业的应用研究
运维·计算机视觉·机器人·智能硬件·deepseek
安全方案11 小时前
精心整理-2024最新网络安全-信息安全全套资料(学习路线、教程笔记、工具软件、面试文档).zip
笔记·学习·web安全