计算机视觉应用构建
图像处理技术
图像的水平翻转垂直翻转以及水平加垂直翻转
代码
python
from __future__ import print_function # Python 2/3 兼容：使 print 成为函数
import cv2 # 导入 OpenCV 库，用于图像处理
import numpy as np # 导入 NumPy 库，用于数值计算和矩阵操作
# ==================== 1. 加载图像 ====================
# 指定图像文件的路径（相对路径，位于当前目录下的 images 文件夹中）
imagePath = "images/zebrasmall.png"
# 使用 OpenCV 的 imread 函数读取图像
# 返回值是一个 NumPy 数组，表示图像的像素数据（BGR 格式）
image = cv2.imread(imagePath)
# 检查图像是否加载成功（防御性编程）
if image is None:
print(f"错误：无法加载图像，请检查路径 '{imagePath}' 是否存在")
exit(1)
# 获取图像尺寸信息
(h, w) = image.shape[:2]
print(f"图像尺寸：高度={h}像素, 宽度={w}像素")
# ==================== 2. 显示原始图像 ====================
# 创建窗口并显示原始图像（用于与翻转后的图像进行对比）
cv2.imshow("0. Original Image ", image)
# ==================== 3. 水平翻转（镜像） ====================
# cv2.flip() 函数参数说明：
# - src：输入图像
# - flipCode：翻转模式
# * 1：水平翻转（左右翻转，沿Y轴镜像）
# * 0：垂直翻转（上下翻转，沿X轴镜像）
# * -1：水平+垂直翻转（同时翻转，相当于旋转180°）
#
# 水平翻转：将图像左右颠倒，像照镜子一样
flippedHorizontally = cv2.flip(image, 1)
cv2.imshow("1. Flipped Horizontally ", flippedHorizontally)
# 等待用户按键后再继续执行（显示水平翻转结果）
# 注意：原代码使用 waitKey(-1)，等同于 waitKey(0)，无限等待
cv2.waitKey(0) # 按任意键继续
# ==================== 4. 垂直翻转 ====================
# 垂直翻转：将图像上下颠倒
flippedVertically = cv2.flip(image, 0)
cv2.imshow("2. Flipped Vertically ", flippedVertically)
# 等待用户按键后再继续执行
cv2.waitKey(0) # 按任意键继续
# ==================== 5. 水平+垂直翻转 ====================
# 水平+垂直翻转：同时进行水平和垂直翻转
# 效果相当于将图像旋转180°
flippedHV = cv2.flip(image, -1)
cv2.imshow("3. Flipped Both H and V ", flippedHV)
# 等待用户按键后关闭所有窗口
cv2.waitKey(0) # 按任意键继续
# ==================== 6. 并排显示对比（可选增强） ====================
# 为了更直观地对比四种效果，创建一个包含所有翻转图像的对比图
# 注意：所有图像尺寸相同，可以垂直堆叠
# 方法1：垂直堆叠显示四种状态
top_row = np.hstack((image, flippedHorizontally)) # 原始 | 水平翻转
bottom_row = np.hstack((flippedVertically, flippedHV)) # 垂直翻转 | 水平+垂直翻转
comparison = np.vstack((top_row, bottom_row)) # 上下堆叠
cv2.imshow("4. Comparison ", comparison)
# ==================== 7. 等待用户操作并清理资源 ====================
print("\n所有翻转效果已显示")
print("按任意键关闭所有窗口...")
cv2.waitKey(0) # 等待用户按下任意按键
# 关闭所有 OpenCV 创建的窗口（释放资源）
cv2.destroyAllWindows()结果
（1）原始图像
（2）水平翻转
(3)垂直翻转
(4)两者都翻转
（5）对比图像
小结
文章仅供参考，有错处欢迎评论区补充参考，文章作为学习回溯使用，不会再多参与，再此共勉。