python图片几何变换,翻转,仿射,平移,缩放
时间: 2023-07-27 10:03:24 浏览: 71
Python中的OpenCV库提供了丰富的图像处理函数,可以实现图片的几何变换,包括翻转、仿射、平移和缩放。
翻转是指将图片沿着水平或垂直方向进行镜像翻转。通过OpenCV的函数cv2.flip可以实现图片的翻转操作。例如,使用cv2.flip(image, 1)可以实现将图片沿着水平方向翻转。
仿射变换是通过三个非共线的点对应关系来对图片进行变换。OpenCV中提供了cv2.getAffineTransform和cv2.warpAffine函数来实现图片的仿射变换。通过给定源图片的三个点和目标图片的三个对应点,可以计算出仿射变换矩阵,并通过warpAffine函数将源图片进行变换。
平移是指将图片沿着x和y方向进行平移。通过OpenCV的函数cv2.warpAffine可以实现图片的平移操作。通过设置平移的x和y距离,将源图片平移指定的距离即可实现平移变换。
缩放是指改变图片的尺寸。利用OpenCV的函数cv2.resize可以实现图片的缩放操作。通过设置缩放的比例,可以将源图片按照指定的比例进行缩放。
这些函数可以根据具体的需求和参数来实现图片的几何变换。在实际应用中,可以根据需要进行组合使用,从而实现更加复杂的图像处理任务。
相关问题
4、 图像的几何变换(平移、旋转、缩放、仿射等)与插值
图像的几何变换是指对图像进行平移、旋转、缩放、仿射变换等操作,从而改变图像的形状和位置。以下是几种常见的图像几何变换:
1. 平移变换:将图像沿着水平方向和垂直方向移动一定的距离。
2. 旋转变换:将图像绕着某个点旋转一定的角度。
3. 缩放变换:将图像沿着水平方向和垂直方向缩放一定的比例。
4. 仿射变换:将图像进行平移、旋转、缩放和错切等组合的变换。
在进行图像几何变换时,需要进行插值操作,以保证变换后的图像质量。插值是指在已知有限个数据点的情况下,通过某种数学方法来推算出这些数据点之外的点的值。在图像处理中,插值常用于变换后的新位置的像素值的计算。
常见的插值方法有以下几种:
1. 最近邻插值:将新位置最近的像素的值作为插值结果。
2. 双线性插值:对于新位置周围的4个像素,根据距离分配不同的权重,计算插值结果。
3. 双三次插值:对于新位置周围的16个像素,根据距离分配不同的权重,计算插值结果。
总之,图像的几何变换和插值是图像处理中非常基础和重要的操作,对于各种图像处理任务都有着广泛的应用。
python实现图片仿射变换的逆变换
要实现图片仿射变换的逆变换,可以使用矩阵求逆的方法。
首先,对于给定的仿射变换矩阵M,我们需要求出它的逆矩阵M_inv。然后,对于要进行逆变换的像素点(x, y),我们可以使用如下公式进行计算:
x_new = M_inv[0][0]*x + M_inv[0][1]*y + M_inv[0][2]
y_new = M_inv[1][0]*x + M_inv[1][1]*y + M_inv[1][2]
其中,M_inv是M的逆矩阵,x_new和y_new是逆变换后的像素坐标。
下面是一个示例代码,实现了对一张图片进行仿射变换和逆变换的过程:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 定义仿射变换矩阵
M = np.float32([[1, 0.5, 50], [0.2, 1, 30]])
# 进行仿射变换
img_affine = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))
# 计算仿射变换矩阵的逆矩阵
M_inv = np.linalg.inv(M)
# 对仿射变换后的图像进行逆变换
img_inverse = np.zeros_like(img)
for i in range(img.shape[0]):
for j in range(img.shape[1]):
x_new = M_inv[0][0]*j + M_inv[0][1]*i + M_inv[0][2]
y_new = M_inv[1][0]*j + M_inv[1][1]*i + M_inv[1][2]
if (x_new >= 0 and x_new < img.shape[1] and y_new >= 0 and y_new < img.shape[0]):
img_inverse[i, j] = img_affine[int(y_new), int(x_new)]
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Affine Image', img_affine)
cv2.imshow('Inverse Affine Image', img_inverse)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
运行代码后,可以看到三个窗口分别显示原始图片、仿射变换后的图片和逆变换后的图片。
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