cv.WarpAffine函数M变换矩阵讲解
对于图片数据的操作。
cv2.
warpAffine
(src, M, dsize, flags, borderMode, borderValue) → dst
src输入图像
M变换矩阵
dsize为输出图像尺寸
flags插值方法
borderMode边界像素模式
borderValue像素边界颜色
代码例子:
import numpy as np import cv2 as cv img =cv.imread('./Image_bag/Light_01_DeepDream.png') rows,cols = img.shape[:2]M = np.float32([[1,0.5,0], #[0,1.5,0]]) dst = cv.warpAffine(img,M,(cols*2,rows*2),borderValue=(255,255,255)) cv.imshow('img',dst) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
M为一个2*3的变换矩阵
M = [[x,y,z],[x1,y1,z1]]
M = np.float32([[1,0,0], [0,1,0]])
最初效果:
z为以左上角为坐标原点的x,z1为左上角为坐标原点的y,将图片进行平移
M = np.float32([[1,0,100],
[0,1,100]])
图片效果:
图片向x,y轴方向平移100距离
当y为0,y1为1.5即图片以y轴方向拉长1.5倍,若y1为0.5即y轴方向图片压缩0.5
M = np.float32([[1,0,0],
[0,1.5,0]])
y方向拉长1.5倍
M = np.float32([[1,0,0],
[0,0.5,0]])
y方向缩放0.5倍
当x1为0,x为1.5即图片以x轴方向拉长1.5倍,若x为0.5即以x轴方向图片压缩0.5
M = np.float32([[1.5,0,0],
[0,1,0]])
x轴方向拉长1.5倍
M = np.float32([[0.5,0,0],
[0,1,0]])
x轴缩放0.5倍
当x,x1均不为0时,当x为1.2,x1为0.5时,即推向发生顺时针偏转,偏转角度tan& = x1/x 并且图像在x轴方向拉长1.5倍
M = np.float32([[1.2,0,0],
[0.5,1,0]])
当y,y1均不为0时,当y为0.5,y1为1.2时,即图像发生逆时针偏转,偏转角为tan& = y/y1,并且图像在y轴方向拉长1.2倍
当x,x1,y,y1均不为0时,图片发生偏转。x,y均拉长1.2倍效果如下:
M = np.float32([[1.2,0.5,0],
[0.5,1.2,0]])
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