opencv里图像平移采用函数res = cv2.warpAffine(img,M,(rows,cols)) 完成的python代码

在OpenCV (cv2) 中，`warpAffine` 函数用于通过给定的仿射变换矩阵 `M` 对图像进行平移、缩放、旋转等操作。这个函数的基本语法如下：

import cv2

# 假设你已经有了原始图像 img，它的尺寸是 rows x cols，以及一个2x3的仿射变换矩阵 M
rows, cols = img.shape[:2]  # 获取图像的高度和宽度
M = np.array([[fx, 0, tx], [0, fy, ty]], dtype=np.float32)  # 创建仿射变换矩阵，这里fx/fy是缩放比例，tx/ty是位移

# 使用 warpAffine 平移图像
res = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows), flags=cv2.INTER_LINEAR)  # INTER_LINEAR 是常用的插值方法之一

# 注意：如果你想进行左右平移，tx 负数代表向左移动，正数代表向右；同理，ty 负数代表向上移动，正数代表向下。

在这个例子中，`(rows, cols)` 是目标输出图像的新尺寸，`flags` 参数可以调整插值方法，如 `cv2.INTER_LINEAR` 或 `cv2.INTER_CUBIC` 等。

相关问题

Opencv-python图像变换

Opencv-python图像变换是通过使用不同的变换矩阵来实现的。其中，平移是一种最简单的空间变换。使用Opencv的函数cv2.warpAffine()可以实现平移操作。在代码中，我们需要定义一个变换矩阵M，这个矩阵是一个2行3列的矩阵，决定了平移的方式。其中，M矩阵中的tx和ty分别表示在x和y方向上平移的距离。更具体地说，如果我们向右平移tx个像素，向下平移ty个像素，那么变换矩阵M的定义如下：

import numpy as np
rows, cols = img.shape[:2]
M = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]])
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

在上述代码中，我们使用了NumPy库来创建一个2x3的浮点型变换矩阵M，并将其传递给cv2.warpAffine()函数，该函数会将图像img按照定义的方式进行平移，并生成一个新的图像dst。最后，我们可以通过cv2.imshow()函数显示平移后的图像。

除了平移之外，Opencv还提供了其他的图像变换操作，比如缩放。缩放可以按照指定的宽度和高度来调整图像的大小，也可以按照比例来进行缩放。通过cv2.resize()函数可以实现缩放操作。在代码中，我们可以使用下面的方式来进行缩放操作：

import cv2
img = cv2.imread('drawing.jpg')
# 按照指定的宽度、高度缩放图片
res = cv2.resize(img, (width, height))
# 按照比例缩放图片
res2 = cv2.resize(img, None, fx=scale_x, fy=scale_y, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

在上面的代码中，我们首先使用cv2.imread()函数读取图像，并将其存储在变量img中。然后，我们可以使用cv2.resize()函数来调整图像的大小。其中，如果我们指定了宽度和高度，那么图像将按照这些指定的大小进行缩放；如果我们指定了fx和fy的比例因子，那么图像将按照这些比例进行缩放。最后，我们可以使用cv2.imshow()函数来显示缩放后的图像。

总结起来，Opencv-python提供了多种图像变换操作，包括平移、缩放等。通过使用相应的函数和变换矩阵，我们可以实现对图像的各种变换操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [opencv-python 详解图像的几何变换缩放、平移、旋转、翻转](https://blog.csdn.net/RayChiu757374816/article/details/120036004)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

图像分块仿射变换算法及python代码

好的，以下是图像分块仿射变换的基本算法和Python代码：

算法步骤：

1. 将原始图像分成若干个小块，每个小块大小相等。

2. 对每个小块进行仿射变换，得到变换后的小块。

3. 将变换后的小块拼接成新的图像。

Python代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 定义仿射变换函数
def affine_transform(img, src, dst):
    M = cv2.getAffineTransform(src, dst)
    rows, cols = img.shape[:2]
    res = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
    return res

# 定义图像分块函数
def block_split(img, block_size):
    h, w = img.shape[:2]
    bh, bw = block_size
    blocks = []
    for i in range(0, h, bh):
        for j in range(0, w, bw):
            blocks.append(img[i:i+bh, j:j+bw])
    return blocks

# 定义图像分块仿射变换函数
def block_affine_transform(img, block_size, src, dst):
    blocks = block_split(img, block_size)
    res_blocks = []
    for block in blocks:
        res_block = affine_transform(block, src, dst)
        res_blocks.append(res_block)
    rows, cols = img.shape[:2]
    bh, bw = block_size
    res = np.zeros((rows, cols, 3), dtype=np.uint8)
    for i in range(len(res_blocks)):
        row = (i // (cols // bw)) * bh
        col = (i % (cols // bw)) * bw
        res[row:row+bh, col:col+bw] = res_blocks[i]
    return res

# 读取图像
img = cv2.imread('img.jpg')

# 定义原始坐标和目标坐标
src = np.float32([[0, 0], [0, 100], [100, 0]])
dst = np.float32([[0, 0], [50, 100], [100, 0]])

# 进行图像分块仿射变换
res = block_affine_transform(img, (100, 100), src, dst)

# 显示结果图像
cv2.imshow('result', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先定义了一个仿射变换函数`affine_transform`，然后定义了一个图像分块函数`block_split`，用于将原始图像分成若干个小块，然后定义了一个图像分块仿射变换函数`block_affine_transform`，用于对每个小块进行仿射变换，最后将变换后的小块拼接成新的图像。我们使用OpenCV库来读取和显示图像，使用Numpy库来处理图像数据。