3.5 图像几何变换——镜像变换

2024-04-24 15:39:32

设原图像高度为 fHf_HfH，宽度为 fWf_WfW。

1. 水平镜像变换

设原始图像的任意点 P0(x0,y0)P_0(x_0, y_0)P0(x0,y0)，沿水平（xxx 方向）镜像后到新的位置 P(x,y)P(x,y)P(x,y)，水平镜像不改变 yyy 坐标。其变换式为
{x=fW−x0y=y0\left\{ \begin{matrix} x = f_W - x_0 \\ y = y_0 \end{matrix} \right. {x=fW−x0y=y0
矩阵表达式为：
[xy1]=[−10fW010001][x0y01]\left[\begin{matrix} x\\ y \\ 1 \end{matrix}\right] =\left[\begin{matrix} -1 & 0 & f_W\\ 0 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 1 \end{matrix}\right] \left[\begin{matrix} x_0\\ y_0 \\ 1 \end{matrix}\right] ⎣⎡xy1⎦⎤=⎣⎡−100010fW01⎦⎤⎣⎡x0y01⎦⎤

2. 垂直镜像变换

设原始图像的任意点 P0(x0,y0)P_0(x_0, y_0)P0(x0,y0)，沿垂直（yyy 方向）镜像后到新的位置 P(x,y)P(x,y)P(x,y)，垂直镜像不改变 xxx 坐标。其变换式为
{x=x0y=fH−y0\left\{ \begin{matrix} x = x_0 \\ y = f_H - y_0 \end{matrix} \right. {x=x0y=fH−y0
矩阵表达式为：
[xy1]=[1000−1fH001][x0y01]\left[\begin{matrix} x\\ y \\ 1 \end{matrix}\right] =\left[\begin{matrix} 1 & 0 & 0\\ 0 & -1 & f_H\\ 0 & 0 & 1 \end{matrix}\right] \left[\begin{matrix} x_0\\ y_0 \\ 1 \end{matrix}\right] ⎣⎡xy1⎦⎤=⎣⎡1000−100fH1⎦⎤⎣⎡x0y01⎦⎤

3. 对角镜像变换

设原始图像的任意点 P0(x0,y0)P_0(x_0, y_0)P0(x0,y0)，沿对角镜像后到新的位置 P(x,y)P(x,y)P(x,y)。其变换式为
{x=fW−x0y=fH−y0\left\{ \begin{matrix} x = f_W - x_0 \\ y = f_H - y_0 \end{matrix} \right. {x=fW−x0y=fH−y0
矩阵表达式为：
[xy1]=[−10fW0−1fH001][x0y01]\left[\begin{matrix} x\\ y \\ 1 \end{matrix}\right] =\left[\begin{matrix} -1 & 0 & f_W\\ 0 & -1 & f_H\\ 0 & 0 & 1 \end{matrix}\right] \left[\begin{matrix} x_0\\ y_0 \\ 1 \end{matrix}\right] ⎣⎡xy1⎦⎤=⎣⎡−1000−10fWfH1⎦⎤⎣⎡x0y01⎦⎤

4. 实战

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltimg = cv.imread('pic/rabbit500x333.jpg')# 镜像1
mirrorM = np.array([[-1, 0, 333],[0,  1, 0]
], dtype=np.float32)img_mirr = cv.warpAffine(img, mirrorM, dsize=img.shape[:2][::-1])
show(img_mirr)# 镜像2
img_mirh = cv.flip(img, 1)
img_mirv = cv.flip(img, 0)
img_mirb = cv.flip(img, -1)
show(np.hstack([img, img_mirh, img_mirv, img_mirb]))

5. 效果

说明：

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本教程为《数字图像处理Python OpenCV实战》的配套代码相关内容。
免费视频教程为0-6章（标题号≤6），可在此处点击观看。
所有课件及源代码可在此处下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/198PySe_vebO3e06idHSQ6g
提取码：11o4
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