OpenCV 图像的几何变换

一、图像缩放

1.API

cv2.resize(src, dsize, fx=0,fy=0,interpolation = cv2.INTER_LINEAR)

参数:

src:输入图像

dsize:绝对尺寸

fx,fy:相对尺寸

interpolation:插值方法

2.代码演示

python 复制代码
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv.imread('Genshin.jpeg', -1)
cv.imshow('image', img)
[rows, cols] = img.shape[:2]
res_1 = cv.resize(img, (2*cols, 2*rows), interpolation=cv.INTER_CUBIC)
cv.imshow('image', res_1)
cv.waitKey()
res_2 = cv.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5)
cv.imshow('image', res_1)
cv.waitKey()

二、图像平移

1.API

python 复制代码
cv2.warpAffine(img, M, dsize)

参数:

img:输入图像

M:2×3移动矩阵,为np.float32类型

dsize:输出图像的大小

2.代码演示

python 复制代码
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv.imread('Genshin.jpeg', -1)
cv.imshow('image', img)
[rows, cols] = img.shape[:2]
M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])
dst = cv.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv.imshow('image', dst)
cv.waitKey()

三、图像旋转

1.API

python 复制代码
cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
cv.warpAffine()

参数:

center:旋转中心

angle:旋转角度

scale:缩放比例

返回值:

M:旋转矩阵

2.代码演示

python 复制代码
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv.imread('Genshin.jpeg', -1)
cv.imshow('image', img)
[rows, cols] = img.shape[:2]
M = cv.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 120, 1)
dst = cv.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv.imshow('image', dst)
cv.waitKey()

四、仿射变换

1.API

python 复制代码
cv2.getAffineTransform()
cv2.warpAffine()

2.代码演示

python 复制代码
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv.imread('Genshin.jpeg', -1)
cv.imshow('image', img)
[rows, cols] = img.shape[:2]
pts1 = np.float32([[50, 50], [200, 50], [50, 200]])
pts2 = np.float32([[100, 100], [200, 50], [100, 250]])
M = cv.getAffineTransform(pts1, pts2)
dst = cv.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv.imshow('image', dst)
cv.waitKey()

五、透射变换

1.API

python 复制代码
cv2.getPerspectiveTransform()
cv2.warpPerspective()

2.代码演示

python 复制代码
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv.imread('Genshin.jpeg', -1)
cv.imshow('image', img)
img = cv.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5)
[rows, cols] = img.shape[:2]
pts1 = np.float32([[56, 65], [368, 52], [28, 138], [389, 390]])
pts2 = np.float32([[100, 145], [300, 100], [80, 290], [310, 300]])
T = cv.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
dst = cv.warpPerspective(img, T, (cols, rows))
cv.imshow('image', dst)
cv.waitKey()

六、图像金字塔

1.API

python 复制代码
cv2.pyrUp(img) #对图像进行上采样
cv2.pyrDown(img) #对图像进行下采样

2.代码演示

python 复制代码
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv.imread('Genshin.jpeg', -1)
cv.imshow('image', img)
img = cv.pyrDown(img)
img = cv.pyrDown(img)
img = cv.pyrDown(img)
cv.imshow('image', img)
cv.waitKey()
相关推荐
IT古董18 分钟前
【深度学习】常见模型-Transformer模型
人工智能·深度学习·transformer
沐雪架构师1 小时前
AI大模型开发原理篇-2:语言模型雏形之词袋模型
人工智能·语言模型·自然语言处理
python算法(魔法师版)2 小时前
深度学习深度解析:从基础到前沿
人工智能·深度学习
kakaZhui2 小时前
【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE
人工智能·深度学习·chatgpt·aigc·llama
struggle20253 小时前
一个开源 GenBI AI 本地代理(确保本地数据安全),使数据驱动型团队能够与其数据进行互动,生成文本到 SQL、图表、电子表格、报告和 BI
人工智能·深度学习·目标检测·语言模型·自然语言处理·数据挖掘·集成学习
佛州小李哥3 小时前
通过亚马逊云科技Bedrock打造自定义AI智能体Agent(上)
人工智能·科技·ai·语言模型·云计算·aws·亚马逊云科技
云空4 小时前
《DeepSeek 网页/API 性能异常(DeepSeek Web/API Degraded Performance):网络安全日志》
运维·人工智能·web安全·网络安全·开源·网络攻击模型·安全威胁分析
AIGC大时代4 小时前
对比DeepSeek、ChatGPT和Kimi的学术写作关键词提取能力
论文阅读·人工智能·chatgpt·数据分析·prompt
山晨啊86 小时前
2025年美赛B题-结合Logistic阻滞增长模型和SIR传染病模型研究旅游可持续性-成品论文
人工智能·机器学习
一水鉴天6 小时前
为AI聊天工具添加一个知识系统 之77 详细设计之18 正则表达式 之5
人工智能·正则表达式