使用OpenCV实现图像平移

使用OpenCV实现图像平移

程序流程

  1. 读取图像并获取其高度、宽度和通道数。
  2. 定义平移量tx和ty,并创建平移矩阵M。
  3. 使用cv2.warpAffine函数对图像进行仿射变换(平移),得到平移后的图像。
  4. 显示平移后的图像。
  5. 等待用户按键并关闭显示窗口。
  6. 保存平移后的图像到文件。

效果

原图:

平移后的图:

代码

python 复制代码
import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('liu_1.jpeg')

# 获取图像的高度和宽度
rows, cols, ch = img.shape

# 定义平移矩阵,tx和ty是x和y方向的平移量
# 这里我们假设tx=100, ty=50
tx = 100
ty = 50

# 创建平移矩阵 M,这里我们使用了numpy的float32类型
# 注意OpenCV的warpAffine函数需要这个数据类型
M = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]])

# 进行仿射变换,使用线性插值(INTER_LINEAR)
# 注意这里dsize参数指定了输出图像的大小,这里我们简单地使用原图像的大小
# 如果你想让图像在平移后填充一些空白区域,你需要调整这个参数
translated = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

# 显示平移后的图像
cv2.imshow('Translated Image', translated)

# 等待按键并关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 如果你还想保存平移后的图像
cv2.imwrite('translated.jpg', translated)
相关推荐
友思特 智能感知2 分钟前
友思特案例 | 金属行业视觉检测案例四:挖掘机钢板表面光学字符识别(OCR)检测
人工智能·视觉检测·深度学习视觉检测
爱吃泡芙的小白白6 分钟前
CNN激活函数新篇:Sigmoid与Softmax的进化与实战
人工智能·神经网络·cnn·softmax·sigmoid·函数激活层
星爷AG I11 分钟前
9-27 视觉表象(AGI基础理论)
人工智能·agi
Coder_Boy_11 分钟前
基于SpringAI的在线考试系统-企业级教育考试系统核心架构(完善版)
开发语言·人工智能·spring boot·python·架构·领域驱动
艾莉丝努力练剑11 分钟前
【Linux:文件】基础IO:文件操作的系统调用和库函数各个接口汇总及代码演示
linux·运维·服务器·c++·人工智能·centos·io
Leinwin17 分钟前
VibeVoice-ASR:突破60分钟长音频处理瓶颈,语音识别进入端到端时代
人工智能·音视频·语音识别
没有不重的名么21 分钟前
Multiple Object Tracking as ID Prediction
深度学习·opencv·计算机视觉·目标跟踪
Godspeed Zhao21 分钟前
从零开始学AI7——机器学习0
人工智能·机器学习
Dev7z22 分钟前
基于深度学习的肺音分类算法研究
人工智能·深度学习
dingzd9523 分钟前
AI 代理购物落地后,真正的“增量岗位”叫——商品数据工程
大数据·人工智能·跨境电商·内容营销·跨境