opencv學習筆記（1）

1.計算仿射矩陣

1）方程法

cv2.getaffinetransform(src, dst), src和dst分別代表原座標和變換後的座標，且均為3行2列的二維ndarray。

1

import
cv22
import
numpy as np
3 src = np.array([[0,0],[200,0],[0,200]],np.float32)
4 dst = np.array([[0,0],[100, 0], [0,100]], np.float32)
5 a =cv2.getaffinetransform(src, dst)
6 print(a)
7 #array([[0.5, 0. , 0. ],
8 #       [0. , 0.5, 0. ]])

2) 矩陣法

cv2.getrotationmatrix2d(center, angle, scale)，center為變換中心點的座標，scale是等比例縮放的係數，angle是逆時針旋轉的角度(angle以角度為單位，非弧度）。

1

import
numpy as np
2import
cv23 a = cv2.getrotationmatrix2d((40, 50), 30, 0.5)
4print
(a.dtype)5#
dtype('float64')
6print
(a)7
#[[ 0.4330127   0.25       10.17949192]8#
[-0.25        0.4330127  38.34936491]]

2.插值演算法

cv2.warpaffine(src, m, dsize[, dst[, flages[, bordermode[, bordervalue ]]])

引數解釋

src輸入影象矩陣

m2行3列的仿射變換矩陣

dsize

二元元組（寬，高），輸出影象的大小

flags

插值法：inte_nearest、inte_linear（預設）等

bordermode

填充模式：border_constant

bordervalue

當bordermoder=brder_constant時的填充值

1

#coding=utf-82#
通過改變仿射矩陣完成隊影象的縮小、平移、旋轉等操作
3import
numpy as np
4import
cv2567
defwarp_affine(imgpath):
8     img =cv2.imread(imgpath, cv2.imread_grayscale)
9     h, w = img.shape[:2]
10     a1 = np.array([[0.5, 0, 0], [0, 0.5, 0]], dtype=np.float32)11#
縮小兩倍
12     d1 = cv2.warpaffine(img, a1, (w, h), bordervalue=125)
13     a2 = np.array([[0.5, 0, 2 / 4], [0, 0.5, h / 4]], dtype=np.float32)14#
先縮小兩倍，再平移
15     d2 = cv2.warpaffine(img, a2, (w, h), bordervalue=125)16#
在d2基礎上，繞影象的中心點旋轉
3.線性極座標函式 linearpolar
dst = linearpolar(src, center, maxradius, flags)

該函式有兩個缺點：第一，極座標變換的步長是不可控制的，導致得到的圖可能不是很理想；第二，該函式只能對整個圓內區域，而無法對指定的圓環區域進行極座標變換。
1

#coding=utf-82#
線性極座標函式 linearpolar3#
dst = linearpolar(src, center, maxradius, flags)4#
dst，輸出影象矩陣，其尺寸和src是相同的5#
src，輸入影象矩陣6#
center，極座標變化中心7#
maxradius，極座標變換的最大距離8#
flags，插值演算法，同函式resize、waraffine的插值演算法
4.對數極座標函式
1

#coding=utf-82#
對數極座標函式logpolar3#
dst = logpolar(src, center, m, flags)4#
dst，輸出影象矩陣，尺寸與src相同5#
src，輸入影象矩陣（單或多通道矩陣06#
m,係數，該值大一點效果會好一點7#
flags, warp_fill_outliers:笛卡爾座標系對數極座標變換8#
warp_inverse_map:對數極座標向笛卡爾座標變換
				
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