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

Python opencv 仿射变换

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了大量的图像处理和计算机视觉功能。在Python中，OpenCV的`cv2`模块包含了一个名为`getAffineTransform()`和`warpAffine()`的函数，用于执行仿射变换。

**仿射变换**是一种线性变换，它可以将一个几何图形按照特定的矩阵进行拉伸、缩放、旋转或平移，保持图形的比例不变。在OpenCV中，仿射变换涉及到两个关键概念：

1. **仿射矩阵（Affine Matrix）**：这是一个2x3的矩阵，包含6个参数，其中前2行表示比例和旋转，最后一行是平移量。例如，对于二维空间，仿射矩阵可以表示为：

   [a  b  tx]
   [c  d  ty]
   [0  0  1]

其中a, b, c, d决定了比例和旋转，tx, ty是平移。

2. **`getAffineTransform()`函数**：这个函数用于生成从一个源点集到目标点集的仿射变换矩阵。它接受两个二维点集作为输入，通常是两个坐标列表。

3. **`warpAffine()`函数**：这个函数应用给定的仿射变换矩阵到源图像上，产生一个新的变形后的图像。它需要图像数据、仿射矩阵以及可以选择的目标图像大小。

使用这些工具，你可以执行常见的图像操作，如图像缩放、旋转、平移等。下面是一个简单的例子，展示如何使用OpenCV进行仿射变换：

import cv2
import numpy as np

# 假设src是源图像，dst是目标图像点集
src = np.float32([[10, 10], [200, 10], [10, 200]])
dst = np.float32([[110, 110], [210, 110], [110, 210]])

# 计算仿射变换矩阵
M = cv2.getAffineTransform(src, dst)

# 应用变换
warped_img = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape, img.shape))

# 显示原图和变换后的图像
cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Transformed", warped_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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%"]
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