python opencv仿射变换矫正图像

在Python中，OpenCV库提供了强大的图像处理功能，包括仿射变换用于矫正图像。仿射变换是一种线性变换，可以对图像进行缩放、旋转、平移等操作，使得图像的一个区域按照特定的比例和方向移动到另一个位置。

以下是使用OpenCV进行仿射变换的基本步骤：

1. 导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

2. 加载图片并读取其宽度和高度：

img = cv2.imread('image.jpg')
height, width = img.shape[:2]

3. 定义仿射变换矩阵，假设需要对图像进行缩放和平移：

# 示例：将图像左上角缩小20%，向下移动50像素
scale = 0.8
translation = (-50, -50)
M = np.float32([[scale, 0, translation[0]], [0, scale, translation[1]]])

4. 应用仿射变换：

warped_img = cv2.warpAffine(img, M, (width, height))

5. 显示原图和变换后的图像：

cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Warped Image", warped_img)
cv2.waitKey(0)  # 等待按键
cv2.destroyAllWindows()

相关问题

opencv仿射变换校正图像

要使用OpenCV进行仿射变换校正图像，可以按照以下步骤进行操作。首先，使用cv.warpAffine函数对需要处理的图像进行仿射变换。该函数需要传入参数为：需要处理的图像、旋转变换矩阵、宽高、插值方法和边界填充方式。其中旋转变换矩阵可以通过找到最小矩形框住对象轮廓的函数得到一个角度，然后利用这个角度得到一个旋转的矩形。最后，使用cv.warpAffine函数进行仿射变换，得到校正后的图像。具体代码如下所示：

import cv2 as cv

# 读取图像
src = cv.imread('imageTextR.png')
(h, w) = src.shape[:2]

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行二值化处理

# 找到对象轮廓的最小矩形框
rect = cv.minAreaRect(contour)

# 得到旋转角度
angle = rect<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *2* [Opencv+Python 基于仿射变换进行图像倾斜矫正 实例练习 （超详细备注）](https://blog.csdn.net/qq_42969796/article/details/113448379)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *3* [图像的校正与增强之仿射变换](https://blog.csdn.net/xuzz_498100208/article/details/106041324)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

图像仿射矫正python代码

下面是一个简单的图像仿射矫正的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 定义原图中待矫正的四个点
src_pts = np.float32([[56, 65], [368, 52], [28, 387], [389, 390]])

# 定义矫正后的图像中的四个点
dst_pts = np.float32([[0, 0], [300, 0], [0, 300], [300, 300]])

# 计算仿射矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)

# 进行仿射变换
result = cv2.warpPerspective(img, M, (300, 300))

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Result', result)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们使用了OpenCV库来进行图像处理，首先读取了一张待矫正的图像，然后定义了原图中待矫正的四个点和矫正后的图像中的四个点。接着，我们使用 `getPerspectiveTransform` 函数计算出仿射矩阵，最后使用 `warpPerspective` 函数进行仿射变换得到矫正后的图像。最后，我们使用 `imshow` 函数显示原图和结果图像，并等待用户按下任意键关闭窗口。