opencv入门到精通——图像的几何变换
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目标
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学习将不同的几何变换应用到图像上,如平移、旋转、仿射变换等。
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你会看到这些函数:?cv.getPerspectiveTransform
变换
OpenCV提供了两个转换函数cv.warpAffine和cv.warpPerspective,您可以使用它们进行各种转换。cv.warpAffine采用2x3转换矩阵,而cv.warpPerspective采用3x3转换矩阵作为输入。
缩放
缩放只是调整图像的大小。为此,OpenCV带有一个函数cv.resize()。图像的大小可以手动指定,也可以指定缩放比例。也可使用不同的插值方法。首选的插值方法是cv.INTER_AREA用于缩小,cv.INTER_CUBIC(慢)和cv.INTER_LINEAR用于缩放。默认情况下,出于所有调整大小的目的,使用的插值方法为cv.INTER_LINEAR。您可以使用以下方法调整输入图像的大小:
import?numpy?as?np
import?cv2?as?cv
img?=?cv.imread('messi5.jpg')
res?=?cv.resize(img,None,fx=2,?fy=2,?interpolation?=?cv.INTER_CUBIC)
#或者
height,?width?=?img.shape[:2]
res?=?cv.resize(img,(2*width,?2*height),?interpolation?=?cv.INTER_CUBIC)
平移
平移是物体位置的移动。如果您知道在(x,y)方向上的位移,则将其设为
,你可以创建转换矩阵M,如下所示:
您可以将其放入np.float32类型的Numpy数组中,并将其传递给cv.warpAffine函数。参见下面偏移为(100, 50)的示例:
import?numpy?as?np
import?cv2?as?cv
img?=?cv.imread('messi5.jpg',0)
rows,cols?=?img.shape
M?=?np.float32([[1,0,100],[0,1,50]])
dst?=?cv.warpAffine(img,M,(cols,rows))
cv.imshow('img',dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
警告
cv.warpAffine函数的第三个参数是输出图像的大小,其形式应为(width,height)
。记住width
?=列数,height
?=行数。
你将看到下面的结果:
旋转
图像旋转角度为θ是通过以下形式的变换矩阵实现的:
但是OpenCV提供了可缩放的旋转以及可调整的旋转中心,因此您可以在自己喜欢的任何位置旋转。修改后的变换矩阵为:
其中:
\begin{array}{l} \alpha = scale \cdot \cos \theta , \ \beta = scale \cdot \sin \theta \end{array}
为了找到此转换矩阵,OpenCV提供了一个函数cv.getRotationMatrix2D。请检查以下示例,该示例将图像相对于中心旋转90度而没有任何缩放比例。
img?=?cv.imread('messi5.jpg',0)
rows,cols?=?img.shape
#?cols-1?和?rows-1?是坐标限制
M?=?cv.getRotationMatrix2D(((cols-1)/2.0,(rows-1)/2.0),90,1)
dst?=?cv.warpAffine(img,M,(cols,rows))
查看结果:
仿射变换
在仿射变换中,原始图像中的所有平行线在输出图像中仍将平行。为了找到变换矩阵,我们需要输入图像中的三个点及其在输出图像中的对应位置。然后cv.getAffineTransform将创建一个2x3矩阵,该矩阵将传递给cv.warpAffine。
查看以下示例,并查看我选择的点(以绿色标记):
img?=?cv.imread('drawing.png')
rows,cols,ch?=?img.shape
pts1?=?np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]])
pts2?=?np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]])
M?=?cv.getAffineTransform(pts1,pts2)
dst?=?cv.warpAffine(img,M,(cols,rows))
plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input')
plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output')
查看结果:
透视变换
对于透视变换,您需要3x3变换矩阵。即使在转换后,直线也将保持直线。要找到此变换矩阵,您需要在输入图像上有4个点,在输出图像上需要相应的点。在这四个点中,其中三个不应共线。然后可以通过函数cv.getPerspectiveTransform找到变换矩阵。然后将cv.warpPerspective应用于此3x3转换矩阵。
请参见下面的代码:
img?=?cv.imread('sudoku.png')
rows,cols,ch?=?img.shape
pts1?=?np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]])
pts2?=?np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]])
M?=?cv.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
dst?=?cv.warpPerspective(img,M,(300,300))
plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input')
plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output')
plt.show()
结果:
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