OpenCV 幾何變換

使用cv2.resize（）來實現

縮放因子：

· 縮放 cv2.inter_area

· 擴充套件 cv2.inter_linera、cv2.inter_cubic

# 下面的none本該是輸出的尺寸，但這裡因為後面我們設定了縮放因子

res1 = cv2.resize(img, none, fx = 2, fy = 2, interpolation = cv2.inter_cubic)
res2 = cv2.resize(img, (2 * width, 2 * height), interpolation = cv2.inter_cubic)

tx，ty為要移動的距離

import numpy as np

import cv2
img = cv2.imread(
'a.jpeg'
)cows, rols, channels = img.shape
# 構造矩陣
m = np.float32([[
1,0,
100],[
0,1,
50]])
# 第三個引數為輸出的大小
dst = cv2.warpaffine(img, m,
(cows, rols)
)cv2.imshow(
'dst'
, dst)
cv2.imshow(
'img'
, img)
cv2.waitkey(
0)

使用cv2.getrotationmatrix2d（）函式構造矩陣

import numpy as np

import cv2
img = cv2.imread(
'a.jpeg'
)rows, cols, channels = img.shape
m = cv2.getrotationmatrix2d(
(rows/
2, cols/2)
,45,0.6
)dst = cv2.warpaffine(img, m,
(rows , cols )
)cv2.imshow(
' dst'
, dst)
cv2.waitkey(
0)

import numpy as np

import cv2
img = cv2.imread(
'a.jpeg'
)rows, cols, ch = img.shape
# 起始位置
pts1 = np.float32([[
50,50]
,[200,50]
,[50,
200]])
# 仿射變換後的位置
pts2 = np.float32([[
10,100],[
200,50]
,[100,
250]])
m = cv2.getaffinetransform(pts1, pts2)
dst = cv2.warpaffine(img, m,
(cols, rows)
)cv2.imshow(
'dst'
, dst)
cv2.waitkey(
0)

import numpy as np

import cv2
img = cv2.imread(
'a.jpeg'
)rows, cols, ch = img.shape
pts1 = np.float32([[
120,65]
,[368,52]
,[28,
387],[
389,
390]])
pts2 = np.float32([[
0,0]
,[800,0]
,[0,
800],[
800,
800]])
# 構造矩陣，這裡函式用的和上面的不同
m = cv2.getperspectivetransform(pts1, pts2)
# 變換使用的函式與上面也不同
dst = cv2.warpperspective(img, m,
(800
,800))
cv2.imshow(
'dst'
, dst)
cv2.waitkey(
0)

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