OpenCV-Python实战（8）——图像变换

一、缩放 cv2.resize()

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img = cv2.resize(src=*,dsize=*,fx=*,fy=*,interpolation=*)

**img：**目标图像。

**src：**原始图像。

dsize：（width，height）图像大小。

**fx、fy：**可选参数，水平/垂直方向缩放比例。

**interpolation：**可选参数，进行缩放操作使用哪种方法对图像进行删减或增补，常用方法如下：

|----------------|---|------------|
| 方法 | 值 | 解释 |
| INTER_NEAREST | 0 | 最近插值法 |
| INTER_LINEAR | 1 | 双线性插值法 |
| INTER_CUBIC | 2 | 双三次插值法 |
| INTER_AREA | 3 | |
| INTER_LENCZOS4 | 4 | Lencz的插值方法 |

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import cv2

lena = cv2.imread('Lena.png')

img1 = cv2.resize(src=lena,dsize=(int(lena.shape[0]/2),int(lena.shape[1]/2)))
img2 = cv2.resize(src=lena,dsize=None,fx=.5,fy=0.5)
cv2.imshow('img1',img1)
cv2.imshow('img2',img2)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

二、翻转 cv2.flip()

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img = cv2.flip(src=*,flipCode=*)

**img：**目标图像。

**src：**原始图像。

**flipCode：**翻转方式：

|----------|-----------|
| flipCode | 解释 |
| 0 | 垂直翻转 |
| 1 | 水平翻转 |
| -1 | 垂直与水平同时翻转 |

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import cv2

lena = cv2.imread('Lena.png')
lena = lena[::2,::2,:]

img1 = cv2.flip(src=lena,flipCode=0)
img2 = cv2.flip(src=lena,flipCode=1)
img3 = cv2.flip(src=lena,flipCode=-1)

cv2.imshow('lena',lena)
cv2.imshow('img1',img1)
cv2.imshow('img2',img2)
cv2.imshow('img3',img3)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

三、仿射

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img = cv2.warpAffine(src=*,M=*,dsize=*,flags=*,borderMode=*,borderValue=*)

**img：**目标图像。

**src：**原始图像。

M：3*2变换矩阵，不同变换矩阵的仿射效果不同。

dsize：（width，height）新图像大小。

**flags：**进行仿射操作的插值方法。

**borderMode：**边界像素，默认为：BORDER_CONSTANT。

**borderValue：**边界填充值，默认为0。

3.1 平移

表示图像向X轴方向平移，向Y轴方向平移。

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import numpy as np

lena = cv2.imread('Lena.png')
lena = lena[::2,::2,:]

x = 25
y = 25
M = np.float32([[1,0,x],[0,1,y]])
img = cv2.warpAffine(src=lena,M=M,dsize=lena.shape[:2])

cv2.imshow('lena',lena)
cv2.imshow('img',img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3.2 旋转 cv2.getRotationMatix2D()

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M = cv2.getRotationMatrix2D(center=*,angle=*,scale=*)

**center：**旋转的中心点坐标（width,height）。

**angle：**旋转角度，正值（逆时针）；负值（顺时针）。

**scale：**缩放比。

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import cv2
import numpy as np

lena = cv2.imread('Lena.png')
lena = lena[::2,::2,:]

w,h = lena.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D(center=(w/2,h/2),angle=30,scale=1)
img = cv2.warpAffine(src=lena,M=M,dsize=lena.shape[:2])

cv2.imshow('lena',lena)
cv2.imshow('img',img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3.3 倾斜 cv2.getAffineTransform()

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M = cv2.getAffineTransform(src=*,dst=*)

**src：**原始图像的三个定位点坐标。（可以是图像的任意三个角坐标）

**dst：**倾斜图像对应的三个定位点坐标。

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import cv2
import numpy as np

lena = cv2.imread('Lena.png')
lena = lena[::2,::2,:]

w,h = lena.shape[:2]
src = np.float32([[0,0],[w-1,0],[w-1,h-1]])
dst = np.float32([[30,0],[w+29,0],[w-1,h-1]])
M = cv2.getAffineTransform(src=src,dst=dst)
dsize = (w+50,h)
img = cv2.warpAffine(src=lena,M=M,dsize=dsize)

cv2.imshow('lena',lena)
cv2.imshow('img',img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3.4 透视

透视相比于倾斜，定义了四个基准点，可以进行非平行变换。

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M = cv2.getPerspectiveTransform(src=*,dst=*)
img = cv2.warpPerspective(src=*,M=*,dsize=*,flags=*,borderMode=*,borderValue=*)

**src：**原始图像的四个定位点坐标。（可以是图像的任意四个角坐标）

**dst：**倾斜图像对应的四个定位点坐标。

cv2.warpPerspective： 的参数基本与 cv2.warpAffine 相同，只不过这里的 M：4*2 变换矩阵。

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import cv2
import numpy as np

lena = cv2.imread('Lena.png')
lena = lena[::2,::2,:]

w,h = lena.shape[:2]
src = np.float32([[0,0],[w-1,0],[w-1,h-1],[0,h-1]])
dst = np.float32([[10,0],[w-11,0],[w-20,h-1],[20,h-1]])
M = cv2.getPerspectiveTransform(src=src,dst=dst)
img = cv2.warpPerspective(src=lena,M=M,dsize=lena.shape[:2])

cv2.imshow('lena',lena)
cv2.imshow('img',img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

四、重映射 cv2.remap()

按照自定义方法执行映射，可以实现图像的翻转、扭曲、变形、或特定区域图片内容的改变。

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img = cv2.remap(src=*,map1=*,map2=*,interpolation=*,borderMode=*,borderValue=*)

**img：**目标图像。

**src：**原始图像。

**map1、map2：**用于存放 src 原始图像的 X 坐标、Y 坐标。

**interpolation：**标注插值方式，默认为：INRTER_LINEAR。

**borderMode：**边界像素，默认为：BORDER_CONSTANT。

**borderValue：**边界填充值，默认为0。

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import cv2
import numpy as np

lena = cv2.imread('Lena.png')[::2,::2,:]

w,h = lena.shape[:2]
mapx = np.zeros(lena.shape[:2],np.float32)
mapy = np.zeros(lena.shape[:2],np.float32)

# 复制
for r in range(h):
    for c in range(w):
        mapx[r,c] = c
        mapy[r,c] = r
img1 = cv2.remap(src=lena,map1=mapx,map2=mapy,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

# 垂直翻转
for r in range(h):
    for c in range(w):
        mapx[r,c] = c
        mapy[r,c] = h-1-r
img2 = cv2.remap(src=lena,map1=mapx,map2=mapy,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

# 水平翻转
for r in range(h):
    for c in range(w):
        mapx[r,c] = w-1-c
        mapy[r,c] = r
img3 = cv2.remap(src=lena,map1=mapx,map2=mapy,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

# 垂直和水平翻转
for r in range(h):
    for c in range(w):
        mapx[r,c] = w-1-c
        mapy[r,c] = h-1-r
img4 = cv2.remap(src=lena,map1=mapx,map2=mapy,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

cv2.imshow('img1',img1)
cv2.imshow('img2',img2)
cv2.imshow('img3',img3)
cv2.imshow('img4',img4)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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import cv2
import numpy as np

lena = cv2.imread('Lena.png')[::2,::2,:]

w,h = lena.shape[:2]
mapx = np.zeros(lena.shape[:2],np.float32)
mapy = np.zeros(lena.shape[:2],np.float32)

# 缩小
for r in range(h):
    for c in range(w):
        mapx[r,c] = 2*c
        mapy[r,c] = 2*r
img1 = cv2.remap(src=lena,map1=mapx,map2=mapy,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)[:int(w/2),:int(h/2),:]

cv2.imshow('lena',lena)
cv2.imshow('img1',img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

理解（mapx，mapy）这两个二维矩阵重叠所构成的坐标（width，height），对掌握 cv2.remap() 函数非常重要。