opencv图像仿射变换,cv2.warpAffine
目录
仿射变换原理介绍
cv2.warpAffine函数介绍
代码实例
仿射变换原理介绍
仿射变换,又称仿射映射,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间。
在有限维的情况,每个仿射变换可以由一个矩阵A和一个向量b给出,它可以写作A和一个附加的列b。一个仿射变换对应于一个矩阵和一个向量的乘法,而仿射变换的复合对应于普通的矩阵乘法,只要加入一个额外的行到矩阵的底下,这一行全部是0除了最右边是一个1,而列向量的底下要加上一个1。
在opencv中就相当于是对图像的坐标进行操作(x,y),对坐标进行矩阵运算。运算过后会生成新的矩阵,仿射变换就相当于是原始图像和新生成图像之间的映射,下面给出运算矩阵。
下面的M相当于就是一个运算矩阵。2行3列
根据定义,我们的坐标就可以根据A,B来进行运算
可以很轻易的得出以下方程
通过方程我们就可以很轻易的看出,c1和c2就相当于是让图像平移,而a和b这2个参数就是对图像进行旋转,缩放等操作。
由于图像是3维的,所以这里还需要增加下维度,构建齐次方程进行运算
上面仅仅是个人理解,如果有误还请指出
cv2.warpAffine函数介绍
cv2.warpAffine函数用于仿射变换
def warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None, borderValue=None)
- src:输入图像
- M:运算矩阵,2行3列的,数据类型要求是float32位及以上
- dsize:运算后矩阵的大小,也就是输出图片的尺寸
- dst:输出图像
- flags:插值方法的组合,与resize函数中的插值一样,可以查看cv2.resize
- borderMode:像素外推方法,详情参考官网
- borderValue:在恒定边框的情况下使用的borderValue值;默认情况下,它是 0
代码实例
下面代码对M矩阵给出不同的值,查看图像变换情况,首先改变c1和c2
M = np.float32([[1, 0, 50], [0, 1, 50]])
上面的代码就相当于是对图像进行平移,向左平移50,向上平移50
改变下其他值,改变b1和a2
M = np.float32([[1, 0.2, 0], [0.2, 1, 0]])
这个就好像是对图片进行了3维的旋转
改变b2和a1
M = np.float32([[1.3, 0, 0], [0, 1.3, 0]])
这个就相当于是对图片进行了放大
完整代码
import cv2
import numpy as nplp = cv2.resize(cv2.imread('../images/lp.jpg'), None, fx=0.7, fy=0.7)
h, w, channel = lp.shapeM = np.float32([[1, 0, 50], [0, 1, 50]])
new_lp1 = cv2.warpAffine(lp, M, (w, h))
M = np.float32([[1, 0.2, 0], [0.2, 1, 0]])
new_lp2 = cv2.warpAffine(lp, M, (w, h))
M = np.float32([[1.3, 0, 0], [0, 1.3, 0]])
new_lp3 = cv2.warpAffine(lp, M, (w, h))cv2.imshow('lp', np.hstack((lp, new_lp1, new_lp2, new_lp3)))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
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