python opencv 全局线性变换的子函数

可以使用cv2.convertScaleAbs()函数来实现全局线性变换。该函数的参数包括输入图像、输出图像、比例因子和偏移量。具体代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
alpha = 1.5
beta = 50
result = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=alpha, beta=beta)

cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，alpha为比例因子，beta为偏移量。

相关问题

python opencv 线性变换

在OpenCV中，线性变换可以通过以下公式表示：

g(x, y) = a*f(x, y) + b

其中，g(x, y)表示输出图像中的像素值，f(x, y)表示输入图像中的像素值，a和b是常数。

下面是一个简单的示例，演示如何使用OpenCV进行线性变换：

import cv2
import numpy as np

# 读取输入图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 设置变换系数
a = 1.5
b = 50

# 线性变换
out = np.uint8(np.clip((a * img + b), 0, 255))

# 显示输出图像
cv2.imshow('Output', out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先读取一个输入图像，然后设置变换系数a和b。接下来，我们使用上面提到的公式对图像进行线性变换。最后，我们使用OpenCV的imshow函数显示输出图像。

值得注意的是，我们在计算输出像素值时使用了np.clip函数，以确保输出像素值在0到255之间。这是因为在计算时可能会出现负值或大于255的值，这些值需要进行修正才能得到正确的输出图像。

python 利用opencv图片线性变换

可以使用cv2.warpAffine()函数进行图片的线性变换，具体实现可以参考以下代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
rows, cols, ch = img.shape

# 定义变换矩阵
M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])

# 进行线性变换
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()