Python3+OpenCV2图像几何变换实战：平移、镜像、缩放与旋转

"Python3+OpenCV2实现图像的几何变换(平移、镜像、缩放、旋转、仿射)" 本文将深入探讨如何使用Python3和OpenCV2库进行图像的几何变换，包括平移、镜像、缩放、旋转和仿射变换。这些变换在图像处理和计算机视觉领域中具有广泛应用，例如图像校正、对象检测和图像合成。 1. 平移 在图像处理中，平移是将图像在水平或垂直方向上移动一定像素数量的操作。在提供的代码示例中，图像向右平移了100个像素。这是通过创建一个新的与原图相同大小的矩阵`dst`，然后将原图中的每个像素复制到新位置完成的。平移的实现依赖于对图像尺寸的理解，以及使用NumPy库进行数组操作。 2. 镜像 镜像是图像沿水平或垂直轴翻转的过程。在这个例子中，代码实现了水平镜像，即图像左侧的像素被映射到右侧，同时保持原始图像的顶部不变。通过创建一个新的双倍高度的矩阵`dst`，并将原图的像素复制到正确的位置，然后在新图像的底部添加一条红色分割线，以区分原始和镜像部分。 3. 缩放 缩放图像涉及到改变其尺寸，可以是放大或缩小。在Python中，可以使用`cv2.resize()`函数来实现。该函数接受原始图像、目标尺寸和插值方法作为参数。插值方法用于决定如何在新尺寸下填充像素，以避免失真。常见的插值方法有`INTER_NEAREST`（最近邻插值）和`INTER_LINEAR`（双线性插值），前者可能会导致像素化，而后者通常能提供更平滑的结果。 4. 旋转 旋转图像需要确定旋转中心、旋转角度和旋转后的尺寸。OpenCV的`cv2.getRotationMatrix2D()`函数可以生成旋转矩阵，然后用`cv2.warpAffine()`进行实际的旋转操作。旋转中心通常是图像的中心点，但也可以自定义。旋转后，可能需要调整图像的大小以适应新的边界。 5. 仿射变换 仿射变换包括旋转、缩放和平移的组合，还可以引入倾斜或扭曲。它通过2x3的矩阵表示，可以改变图像的形状而不改变其透视。使用`cv2.getAffineTransform()`获取仿射变换矩阵，然后使用`cv2.warpAffine()`应用该变换。仿射变换在处理倾斜文字识别、图像校正等任务时非常有用。 Python3和OpenCV2提供了强大的图像处理工具，通过灵活运用这些几何变换，我们可以对图像进行多种操作，以满足各种应用场景的需求。无论是简单的平移和缩放，还是复杂的旋转和仿射变换，都能轻松实现。对于学习和实践计算机视觉的开发者来说，掌握这些基本的图像变换技术是非常必要的。