本篇笔记主要记录Opencv里的图像翻转，平移，旋转，仿射及透视功能，主要是下面几个API:

cv2.flip() # 图像翻转
cv2.warpAffine()　＃图像仿射
cv2.getRotationMatrix2D()　＃取得旋转角度的Matrix
cv2.GetAffineTransform(src, dst, mapMatrix) #取得图像仿射的matrix
cv2.getPerspectiveTransform(src, dst) #取得图像透视的４个点起止值
cv2.warpPerspective()　＃图像透视

图像翻转　cv2.flip()

cv2.flip(src, flipCode[, dst]) → dst

src: 原始图像矩阵；
dst: 变换后的矩阵；
flipMode: 翻转模式，有三种模式
- 0 --- 垂直方向翻转； 1----- 水平方向翻转； -1：水平、垂直方向同时翻转
flipCode==0垂直翻转（沿X轴翻转），flipCode>0水平翻转（沿Y轴翻转），flipCode<0水平垂直翻转（先沿X轴翻转，再沿Y轴翻转，等价于旋转180°）

%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import cv2image = cv2.imread("aier.jpg")
# Flipped Horizontally 水平翻转
h_flip = cv2.flip(image, 1)
# Flipped Vertically 垂直翻转
v_flip = cv2.flip(image, 0)
# Flipped Horizontally & Vertically 水平垂直翻转
hv_flip = cv2.flip(image, -1)plt.figure(figsize=(8,8))plt.subplot(221)
plt.imshow(image[:,:,::-1])
plt.title('original')plt.subplot(222)
plt.imshow(h_flip[:,:,::-1])
plt.title('horizontal flip')plt.subplot(223)
plt.imshow(v_flip[:,:,::-1])
plt.title(' vertical flip')plt.subplot(224)
plt.imshow(hv_flip[:,:,::-1])
plt.title('h_v flip')
# 调整子图间距
# plt.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.1)
plt.subplots_adjust(top=0.8, bottom=0.08, left=0.10, right=0.95, hspace=0,wspace=0.35)
# plt.tight_layout()
plt.show()

cv2.flip()

图像平移，旋转，仿射　cv2.warpAffine()

cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]])

src input image.
dst output image that has the size dsize and the same type as src .
M   2×3 transformation matrix.
dsize   size of the output image.
flags   combination of interpolation methods (see InterpolationFlags) and the optional flag WARP_INVERSE_MAP that means that M is the inverse transformation ( dst→src ).
borderMode  pixel extrapolation method (see BorderTypes); when borderMode=BORDER_TRANSPARENT, it means that the pixels in the destination image corresponding to the "outliers" in the source image are not modified by the function.
borderValue value used in case of a constant border; by default, it is 0.

cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

函数有三个参数：

center：图片的旋转中心
angle：旋转角度
scale：缩放比例，该例中0.5表示我们缩小一半

%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread('aier.jpg')
rows,cols = img.shape[:2]# 定义平移矩阵，需要是numpy的float32类型
# x轴平移200，y轴平移100, 2*3矩阵
M = np.float32([[1, 0, 200], [0, 1, 100]])
# 用仿射变换实现平移
img_s = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows), borderValue=(155, 150, 200))# 第一个参数旋转中心，第二个参数旋转角度，第三个参数：缩放比例, 生成一２＊３的矩阵
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),90,1)
M1 = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),180,1)
M2 = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),60,1)
print(M)
'''
[[ 6.123234e-17  1.000000e+00  1.500000e+02][-1.000000e+00  6.123234e-17  6.500000e+02]]
'''
# 第三个参数：变换后的图像大小
img_tra = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))
img_tra1 = cv2.warpAffine(img,M1,(cols,rows))
img_tra2 = cv2.warpAffine(img,M2,(cols,rows), borderValue=(155, 100, 155))plt.figure(figsize=(8,8))
plt.subplot(221)
plt.imshow(img[:,:,::-1])plt.subplot(222)
plt.imshow(img_s[:,:,::-1])plt.subplot(223)
plt.imshow(img_tra[:,:,::-1])plt.subplot(224)
plt.imshow(img_tra2[:,:,::-1])plt.subplots_adjust(top=0.8, bottom=0.08, left=0.10, right=0.95, hspace=0,wspace=0.35)
plt.show()

平移，旋转

图像仿射

图像的旋转加上拉升就是图像仿射变换，仿射变化也是需要一个M矩阵就可以，但是由于仿射变换比较复杂，一般直接找很难找到这个矩阵，opencv提供了根据变换前后三个点的对应关系来自动求解M。这个函数是
M=cv2.getAffineTransform(pos1,pos2),其中两个位置就是变换前后的对应位置关系。输出的就是仿射矩阵M。然后在使用函数cv2.warpAffine()。

cv.GetAffineTransform(src, dst, mapMatrix) → None

Parameters: 变换前的三个点与其对应的变换后的点.
- src – Coordinates of triangle vertices in the source image.
- dst – Coordinates of the corresponding triangle vertices in the destination image.

The function calculates the 2*3 matrix of an affine transform.

AffineMatrix = cv2.getAffineTransform(np.array(SrcPointsA),
np.array(CanvasPointsA))

图像仿射示例图

%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread('aier.jpg')
rows,cols = img.shape[:2]
pts1 = np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]])
pts2 = np.float32([[10,100],[200,20],[100,250]])
M = cv2.getAffineTransform(pts1,pts2)
#第三个参数：变换后的图像大小
res = cv2.warpAffine(img,M,(rows,cols))
plt.subplot(121)
plt.imshow(img[:,:,::-1])plt.subplot(122)
plt.imshow(res[:,:,::-1])plt.show()

透视　Perspective

视角变换，需要一个3*3变换矩阵。在变换前后要保证直线还是直线。
构建此矩阵需要在输入图像中找寻 4个点，以及在输出图像中对应的位置。这四个点中的任意三个点不能共线。

## pts1 ==> pts2
pts1=np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]])
pts2=np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]])
M=cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)

cv2.getPerspectiveTransform(np.array(SrcPointsA), np.array(CanvasPointsA))

cv2.getPerspectiveTransform(src, dst) → retval

cv2.warpPerspective(Img, PerspectiveMatrix, (300, 300))

cv2.warpPerspective(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) → dst

src – input image.
dst – output image that has the size dsize and the same type as src .
M – 3*3 transformation matrix.
dsize – size of the output image.
flags – combination of interpolation methods (INTER_LINEAR or INTER_NEAREST) and the optional flag WARP_INVERSE_MAP, that sets M as the inverse transformation ( dst ---> src ).
borderMode – pixel extrapolation method (BORDER_CONSTANT or BORDER_REPLICATE).
borderValue – value used in case of a constant border; by default, it equals 0.

４个点前后映射示例图

%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
import cv2
import numpy as npimg=cv2.imread('aier.jpg')
rows,cols,ch=img.shape
pts1=np.float32([[56,5],[368,5],[28,387],[389,390]])
pts2=np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]])
M=cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
print(M)
dst=cv2.warpPerspective(img,M,(300,300))
plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input')
plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output')
plt.show()

图像透视

本文主要内容就是这些，其他更深入功能待后续继续完善.....
［参考］
Geometric Transformations of Images

作者：深思海数_willschang
链接：https://www.jianshu.com/p/ef67cacf442c
来源：简书
简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

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