python按键选择图像仿射变换

你可以使用OpenCV库中的函数cv2.getAffineTransform()来实现图像的仿射变换。以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

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

# 定义原图中三个点的坐标
pts1 = np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]])

# 定义变换后的三个点的坐标
pts2 = np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]])

# 计算仿射变换矩阵
M = cv2.getAffineTransform(pts1,pts2)

# 进行仿射变换
dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))

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

在这个示例代码中，我们首先读取一张图像，然后定义了原图中的三个点和变换后的三个点的坐标。接下来，我们使用cv2.getAffineTransform()函数计算仿射变换矩阵M，并使用cv2.warpAffine()函数进行仿射变换。最后，我们将原图和变换后的图像显示出来。

你可以根据自己的需求修改坐标点，从而实现不同的仿射变换效果。

相关问题

编程实现通过按键选择图像仿射变换

要实现通过按键选择图像仿射变换，可以使用Python中的OpenCV库。下面是一个基本的代码示例：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')

# 定义图像的四个角点
pts1 = np.float32([[50, 50], [200, 50], [50, 200]])
pts2 = np.float32([[10, 100], [200, 50], [100, 250]])

# 根据选择的按键进行相应的仿射变换
while True:
    cv2.imshow('Original Image', img)
    key = cv2.waitKey(0) & 0xFF
    
    if key == ord('q'):
        break
    elif key == ord('1'):
        M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)
        dst = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))
        cv2.imshow('Affine Transformation', dst)
    elif key == ord('2'):
        M = cv2.getAffineTransform(pts2, pts1)
        dst = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))
        cv2.imshow('Affine Transformation', dst)

cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先读取了一张图片，然后定义了原始图像的四个角点和目标图像的四个角点。根据用户选择的不同按键，我们使用OpenCV的`getAffineTransform()`函数计算仿射变换矩阵，并使用`warpAffine()`函数将变换应用到原始图像上。

当用户按下'1'键时，我们使用`getAffineTransform()`函数计算从原始图像到目标图像的仿射变换矩阵，并将其应用到原始图像上。当用户按下'2'键时，我们反过来计算从目标图像到原始图像的仿射变换矩阵，并将其应用到原始图像上。

最后，我们使用OpenCV的`imshow()`函数显示原始图像和变换后的结果，并通过`waitKey()`函数等待用户的按键输入。用户可以按'q'键退出程序。

python对图像进行仿射变换和逆变换

Python中可以使用OpenCV库对图像进行仿射变换和逆变换。具体步骤如下：

1. 导入OpenCV库并读取图像

import cv2

img = cv2.imread("image.jpg")

2. 定义变换矩阵

import numpy as np

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

3. 进行仿射变换

# 进行仿射变换
img_affine = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))

4. 定义逆变换矩阵

# 定义逆变换矩阵
M_inv = np.float32([[1, 0, -100], [0, 1, -50]])

5. 进行逆变换

# 进行逆变换
img_inv = cv2.warpAffine(img_affine, M_inv, (img.shape[1], img.shape[0]))

其中，`cv2.warpAffine()`函数用于进行仿射变换，第一个参数为原始图像，第二个参数为变换矩阵，第三个参数为变换后的图像大小；逆变换则是将变换矩阵取反。