Opencv-python图像变换

Opencv-python图像变换是通过使用不同的变换矩阵来实现的。其中，平移是一种最简单的空间变换。使用Opencv的函数cv2.warpAffine()可以实现平移操作。在代码中，我们需要定义一个变换矩阵M，这个矩阵是一个2行3列的矩阵，决定了平移的方式。其中，M矩阵中的tx和ty分别表示在x和y方向上平移的距离。更具体地说，如果我们向右平移tx个像素，向下平移ty个像素，那么变换矩阵M的定义如下：

import numpy as np
rows, cols = img.shape[:2]
M = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]])
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

在上述代码中，我们使用了NumPy库来创建一个2x3的浮点型变换矩阵M，并将其传递给cv2.warpAffine()函数，该函数会将图像img按照定义的方式进行平移，并生成一个新的图像dst。最后，我们可以通过cv2.imshow()函数显示平移后的图像。

除了平移之外，Opencv还提供了其他的图像变换操作，比如缩放。缩放可以按照指定的宽度和高度来调整图像的大小，也可以按照比例来进行缩放。通过cv2.resize()函数可以实现缩放操作。在代码中，我们可以使用下面的方式来进行缩放操作：

import cv2
img = cv2.imread('drawing.jpg')
# 按照指定的宽度、高度缩放图片
res = cv2.resize(img, (width, height))
# 按照比例缩放图片
res2 = cv2.resize(img, None, fx=scale_x, fy=scale_y, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

在上面的代码中，我们首先使用cv2.imread()函数读取图像，并将其存储在变量img中。然后，我们可以使用cv2.resize()函数来调整图像的大小。其中，如果我们指定了宽度和高度，那么图像将按照这些指定的大小进行缩放；如果我们指定了fx和fy的比例因子，那么图像将按照这些比例进行缩放。最后，我们可以使用cv2.imshow()函数来显示缩放后的图像。

总结起来，Opencv-python提供了多种图像变换操作，包括平移、缩放等。通过使用相应的函数和变换矩阵，我们可以实现对图像的各种变换操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [opencv-python 详解图像的几何变换缩放、平移、旋转、翻转](https://blog.csdn.net/RayChiu757374816/article/details/120036004)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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