OpenCV新手入门，如何用它平移缩放和旋转图片

子豪 发自 凹非寺?
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习算法库。

它不仅能用来实现各种复杂的算法，还能够对图像进行预处理：包括图像的平移、旋转、缩放、翻转、裁剪。

最近一位来自印度的小哥Raoof Naushad发布了一篇相关教程，希望把这些知识分享给初学者。

图像平移

我们使用OpenCV提供的仿射变换函数cv.warpAffine()沿x和y轴移动图像。

Step1. 调用一个函数cv.warpAffine()。

Step2. 创建一个平移矩阵，这一步需要借助NumPy进行。

Step3. 将img（需要变换的图像）、transMAT（平移矩阵）和Dimensions（维度）代入仿射变换函数cv.warpAffine()，输入x和y以确定平移多少。

向左、向上移动，则x、y设为负数，反之则为正数。

Step4. 采用cv.imshow()函数显示图像。

##?Translation
def?translation(img,x,y):
????tranMAT?=?np.float32([[1,0,x],[0,1,y]])
????dimensions?=?(img.shape[1],img.shape[0])
????return?cv.warpAffine(img,transMAT,dimensions)
translated?=?translation(img,-100,100)
cv.imshow("Translated",translated)
cv.waitKey(0)

图像旋转

在OpenCV中旋转图像，可以将任何点用作旋转的中心，同样使用cv.warpAffine()函数以及和上面相同的参数。但是旋转矩阵与图像平移是不同的。

Step1. 创建一个旋转函数，定义图像img、旋转角度angle和旋转点rotPoint。

Step2. 利用cv.getRotationMatrix2D()（矩阵旋转与缩放）创建一个旋转矩阵rotMAT，其中包括旋转点、旋转角度和比例因子。如果不需要比例因子，则将其设为1.0。

Step3. 输入旋转角度、旋转点对应数值。（如不需要设置旋转点，则在Step1中设为空值None）

##?Rotation
def?rotate(img，angle，rotPoint=None):
????(height，width)?=?img，shape[:2]

????if?rotPoint?is?None:
???????rotPoint?=?(width//2，height//2)
????rotMAT?=?cv.getRotationMatrix2D(rotPoint,angle,1.0)
????dimension?=?(width,height)
????return?cv.warpAffine(img,rotMat,dimension)

rotated?=?rotated(img,20)
cv.imshow("Rotated",rotated)
cv.waitKey(0)

图片缩放

在OpenCV中需要用到函数cv.resize(img, (500, 500), interpolation=cv.INTER_LINEAR)。

根据缩小或放大图像的需要，参数指定插值方法可以选择cv.INTER_AREA（区域插值）、cv.INTER_CUBIC（三次样条插值）、cv.INTER_LINEAR（线性插值）。

如需放大图像，可以采用<> INTER_LINEAR（效率较高）或INTER_CUBIC（效率较低）；
如需缩小图像，可以采用<> INTER_AREA。

##?Resize
resized?=?cv.resize(img(500,500),interpolation=cv.INTER_LINEAR)
cv.imshow("resized",resized)
cv.waitKey(0)

图像翻转

使用OpenCV中的cv.flip()函数，该函数支持图像的翻转（垂直翻转、水平翻转，以及同时翻转均可）。

cv.flip(img,flipcode)翻转模式有三种：0为垂直翻转，1为水平翻转，-1 为两个方向同时翻转。

##?Flipping
flipped?=?cv.flip(img,0)
cv.imshow("Flipped",flipped)
cv.waitKey(0)

图像裁剪

运用Cropped = image[a1:a2,b1:b2] 裁剪图像img得到一个矩形，高度从a1到a2，宽度从b1到b2。

##?Cropping
cropped?=?img[100:200,100:200]
cv.imshow("Cropped",cropped)
cv.waitKey(0)

除此之外，OpenCV还能用于空间颜色转换、物体跟踪、图像分割、轮廓提取、结构分析、人脸识别等，功能十分强大。

Raoof Naushad不仅发布了这篇教程，还分享了用于基本和高级图像处理的OpenCV速查表，感兴趣的朋友可以通过下方链接查看。

原文链接：
https://medium.com/analytics-vidhya/image-transformations-opencv-2021-de3ca97373ed

Raoof Naushad的GitHub主页：
https://github.com/raoofnaushad

— 完 —

本文系网易新闻?网易号特色内容激励计划签约账号【量子位】原创内容，未经账号授权，禁止随意转载。

加入AI社群，拓展你的AI行业人脉

量子位「AI社群」招募中！欢迎AI从业者、关注AI行业的小伙伴们扫码加入，与50000+名好友共同关注人工智能行业发展&技术进展：

量子位?QbitAI · 头条号签约作者

?'?' ? 追踪AI技术和产品新动态

一键三连「分享」、「点赞」和「在看」

科技前沿进展日日相见~

关注公众号：拾黑（shiheibook）了解更多

[广告]赞助链接：

四季很好，只要有你，文娱排行榜：https://www.yaopaiming.com/
让资讯触达的更精准有趣：https://www.0xu.cn/