dst = cv2.warpAffine( src, M,解释代码含义
时间: 2023-02-09 12:57:20 浏览: 165
`cv2.warpAffine(src, M, dst, dsize[, flags[, borderMode[, borderValue]]])`是 OpenCV 中的一个函数,它可以对图像进行仿射变换。
- src:输入图像,可以是单通道或多通道,8位或浮点型。
- M:变换矩阵,2x3 的浮点型矩阵。
- dst:输出图像,与输入图像具有相同的类型和尺寸。
- dsize:输出图像的尺寸,可以是元组 (width, height) 或 None。
- flags:变换方式,默认为 cv2.INTER_LINEAR。
- borderMode:边界填充方式,默认为 cv2.BORDER_CONSTANT。
- borderValue:边界填充的颜色,默认为 0。
该函数可以用来对图像进行平移、旋转、缩放等操作。
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def warp_im(im, M, dshape): output_im = numpy.zeros(dshape, dtype=im.dtype) # cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue ]]]])-->dst cv2.warpAffine(im, M[:2], (dshape[1], dshape[0]), dst=output_im, borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT, flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP) return output_im
这是一个对图像进行仿射变换的函数,输入参数包括原始图像 im、仿射变换矩阵 M 和目标图像大小 dshape。函数主要步骤如下:
1. 创建一个与目标图像大小相同的全零数组 output_im,数据类型与输入原始图像相同。
2. 使用 OpenCV 中的 warpAffine 函数,对输入原始图像进行仿射变换。
3. 将仿射变换后的图像输出到 output_im 中,并将 output_im 作为函数返回值。
该函数中使用了 OpenCV 中的 warpAffine 函数,该函数可以对图像进行各种类型的仿射变换,包括旋转、平移、缩放、翻转等操作。函数中使用了 WARP_INVERSE_MAP 标志,表示使用反向变换矩阵进行仿射变换。同时,使用了 BORDER_TRANSPARENT 边界模式,表示在图像边界处填充透明像素。
cv2.getAffineTransform() 和 cv2.warpAffine() 函数
cv2.getAffineTransform() 和 cv2.warpAffine() 函数是 OpenCV 库中用于图像几何变换的两个重要函数。
cv2.getAffineTransform() 函数用于获取一个变换矩阵,该矩阵可以将一个三角形区域映射到另一个三角形区域。通常,该函数用于实现图像仿射变换,例如旋转、平移、缩放等。
cv2.warpAffine() 函数使用获取到的变换矩阵对图像进行变换。该函数接受三个参数:源图像、变换矩阵和输出图像的大小。通过调用该函数,可以将源图像变换为指定大小的输出图像。
下面是一个使用 cv2.getAffineTransform() 和 cv2.warpAffine() 函数实现图像仿射变换的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 定义三角形的三个点
src = np.float32([[50, 50], [200, 50], [50, 200]])
# 定义新三角形的三个点
dst = np.float32([[70, 100], [180, 70], [100, 192]])
# 获取仿射变换矩阵
M = cv2.getAffineTransform(src, dst)
# 应用仿射变换
output = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))
# 显示结果
cv2.imshow('Input', img)
cv2.imshow('Output', output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先定义了源图像中的三角形区域和新图像中的三角形区域。然后使用 cv2.getAffineTransform() 函数获取变换矩阵,并通过 cv2.warpAffine() 函数对图像进行变换。最后,我们将变换前后的图像显示在屏幕上。