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
2201_7549184110 分钟前
OpenCV 光流估计:从原理到实战
人工智能·opencv·计算机视觉
霸王蟹19 分钟前
React中useState中更新是同步的还是异步的?
前端·javascript·笔记·学习·react.js·前端框架
霸王蟹22 分钟前
React Hooks 必须在组件最顶层调用的原因解析
前端·javascript·笔记·学习·react.js
请你喝好果汁6413 小时前
Jupyter Notebook 配置学习笔记
笔记·学习·jupyter
冬日枝丫3 小时前
【spring】spring学习系列之六:spring的启动流程(下)
java·学习·spring
ocean10103 小时前
项目管理学习-CSPM-4考试总结
学习·程序人生
虾球xz3 小时前
游戏引擎学习第286天:开始解耦实体行为
c++·人工智能·学习·游戏引擎
應呈3 小时前
FreeRTOS的学习记录(任务创建,任务挂起)
java·linux·学习
序属秋秋秋3 小时前
我的创作纪念日——《惊变256天》
学习·程序人生·学习方法
羽凌寒4 小时前
图像对比度调整(局域拉普拉斯滤波)
人工智能·计算机视觉