OpenCV新手入门,如何用它平移缩放和旋转图片

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所属分类:技巧运动

来源:量子位

子豪 发自 凹非寺 

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习算法库。

它不仅能用来实现各种复杂的算法,还能够对图像进行预处理:包括图像的平移、旋转、缩放、翻转、裁剪。

最近一位来自印度的小哥Raoof Naushad发布了一篇相关教程,希望把这些知识分享给初学者。

图像平移

我们使用OpenCV提供的仿射变换函数cv.warpAffine()沿x和y轴移动图像。

Step1. 调用一个函数cv.warpAffine()。

Step2. 创建一个平移矩阵,这一步需要借助NumPy进行。

Step3. 将img(需要变换的图像)、transMAT(平移矩阵)和Dimensions(维度)代入仿射变换函数cv.warpAffine(),输入x和y以确定平移多少。

向左、向上移动,则x、y设为负数,反之则为正数。

Step4. 采用cv.imshow()函数显示图像。

## Translation

deftranslation(img,x,y):

    tranMAT = np.float32([[1,0,x],[0,1,y]])

    dimensions = (img.shape[1],img.shape[0])

return cv.warpAffine(img,transMAT,dimensions)

translated = translation(img,-100,100)

cv.imshow("Translated",translated)

cv.waitKey(0)

图像旋转

在OpenCV中旋转图像,可以将任何点用作旋转的中心,同样使用cv.warpAffine()函数以及和上面相同的参数。但是旋转矩阵与图像平移是不同的。

Step1. 创建一个旋转函数,定义图像img、旋转角度angle和旋转点rotPoint。

Step2. 利用cv.getRotationMatrix2D()(矩阵旋转与缩放)创建一个旋转矩阵rotMAT,其中包括旋转点、旋转角度和比例因子。如果不需要比例因子,则将其设为1.0。

Step3. 输入旋转角度、旋转点对应数值。(如不需要设置旋转点,则在Step1中设为空值None)

## Rotation

defrotate(img,angle,rotPoint=None):

    (height,width) = img,shape[:2]

if rotPoint isNone:

       rotPoint = (width//2,height//2)

    rotMAT = cv.getRotationMatrix2D(rotPoint,angle,1.0)

    dimension = (width,height)

return cv.warpAffine(img,rotMat,dimension)

rotated = rotated(img,20)

cv.imshow("Rotated",rotated)

cv.waitKey(0)

图片缩放

在OpenCV中需要用到函数cv.resize(img, (500, 500), interpolation=cv.INTER_LINEAR)。

根据缩小或放大图像的需要,参数指定插值方法可以选择cv.INTER_AREA(区域插值)、cv.INTER_CUBIC(三次样条插值)、cv.INTER_LINEAR(线性插值)。

如需放大图像,可以采用<> INTER_LINEAR(效率较高)或INTER_CUBIC(效率较低);

如需缩小图像,可以采用<> INTER_AREA。

## Resize

resized = cv.resize(img(500,500),interpolation=cv.INTER_LINEAR)

cv.imshow("resized",resized)

cv.waitKey(0)

图像翻转

使用OpenCV中的cv.flip()函数,该函数支持图像的翻转(垂直翻转、水平翻转,以及同时翻转均可)。

cv.flip(img,flipcode)翻转模式有三种:0为垂直翻转,1为水平翻转,-1 为两个方向同时翻转。

## Flipping

flipped = cv.flip(img,0)

cv.imshow("Flipped",flipped)

cv.waitKey(0)

图像裁剪

运用Cropped = image[a1:a2,b1:b2] 裁剪图像img得到一个矩形,高度从a1到a2,宽度从b1到b2。

## Cropping

cropped = img[100:200,100:200]

cv.imshow("Cropped",cropped)

cv.waitKey(0)

除此之外,OpenCV还能用于空间颜色转换、物体跟踪、图像分割、轮廓提取、结构分析、人脸识别等,功能十分强大。

Raoof Naushad不仅发布了这篇教程,还分享了用于基本和高级图像处理的OpenCV速查表,感兴趣的朋友可以通过下方链接查看。

原文链接:

https://medium.com/analytics-vidhya/image-transformations-opencv-2021-de3ca97373ed

Raoof Naushad的GitHub主页:

https://github.com/raoofnaushad

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