OpenCV图像几何变换：旋转与缩放

"实验3 几何变换1 - 学习使用OpenCV进行图像的几何变换，包括移动、旋转和仿射变换。涉及的关键函数有cv2.getPerspectiveTransform、cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective。" 在这个实验中，主要目标是掌握图像的几何变换操作，如平移、旋转以及仿射变换。OpenCV库是计算机视觉领域常用的一个工具，它提供了丰富的函数来处理图像变换。 实验原理部分，提到了OpenCV中的两个关键函数：cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective。这两个函数用于执行二维几何变换。cv2.warpAffine执行的是仿射变换，它允许图像在二维空间内进行线性拉伸、压缩和旋转，但保持直线的性质不变。而cv2.warpPerspective则可以实现更复杂的透视变换，它允许图像的四个顶点映射到新的位置，从而形成不同的视角效果。 在进行图像的缩放操作时，我们可以使用cv2.resize()函数。该函数接受三个主要参数：原始图像、输出图像尺寸或缩放因子，以及插值方法。插值方法决定了如何填充新尺寸下的像素，选择合适的插值方法能有效减少图像质量的损失。例如，缩小图像时推荐使用cv2.INTER_AREA，因为它在保留细节方面表现良好；而扩大图像时，可以选择cv2.INTER_CUBIC或cv2.INTER_LINEAR，其中cv2.INTER_CUBIC提供更好的质量，但计算量较大。 对于图像的旋转，首先需要创建一个旋转矩阵。OpenCV提供了cv2.getRotationMatrix2D()函数，它根据给定的中心点坐标、旋转角度和缩放因子生成旋转矩阵。旋转矩阵的一般形式为： \[ \begin{bmatrix} \cos(\theta) & -\sin(\theta) & t_x \\ \sin(\theta) & \cos(\theta) & t_y \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{bmatrix} \] 其中，\(\theta\)是旋转角度，\(t_x\)和\(t_y\)是平移量，确保旋转后的图像仍位于原图的相同位置。通过调整这个矩阵，可以实现任意位置的旋转。 实验步骤中，不仅包含缩放和旋转，还包括其他变换，如平移和仿射变换。平移可以通过在旋转矩阵中添加适当的平移项来实现。仿射变换则更为复杂，它可以模拟倾斜、缩放和旋转的组合。cv2.getPerspectiveTransform()可以用于获取四点对应变换的仿射矩阵，而cv2.warpPerspective()则根据这个矩阵进行实际的图像变换。 实验报告和思考题可能涉及对实验过程的总结、不同变换效果的比较，以及探讨不同插值方法对图像质量的影响。此外，学生可能还需要分析如何应用这些变换在实际问题中，比如图像校正、目标检测或者场景理解等。 实验3“几何变换1”旨在让学生深入了解和熟练运用OpenCV进行图像的几何变换，这对于理解和解决计算机视觉中的诸多问题至关重要。通过实际操作，学生们可以更好地掌握这些理论知识，并为后续的高级图像处理任务打下坚实基础。