图像的几何变换主要包括：平移、扩大与缩小、旋转、仿射、透视等等。图像变换是建立在矩阵运算基础上的，通过矩阵运算可以很快的找到对应关系。
1. 图像的平移
图像的平移，沿着x方向tx距离，y方向ty距离，需要构造移动矩阵M。通过numpy来产生这个矩阵，并将其赋值给仿射函数cv2.warpAffine().
仿射函数cv2.warpAffine()接受三个参数，需要变换的原始图像，移动矩阵M 以及变换的图像大小（这个大小如果不和原始图像大小相同，那么函数会自动通过插值来调整像素间的关系）。
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('flower.jpg') H = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]]) rows,cols = img.shape[:2] res = cv2.warpAffine(img,H,(rows,cols)) #需要图像、变换矩阵、变换后的大小 plt.subplot(121) plt.imshow(img) plt.subplot(122) plt.imshow(res) plt.show()
2. 图像的缩放
图像的缩放有专门的一个函数，cv2.resize()，需要确定的是缩放比例。另外一个就是在缩放以后图像必然就会变化，这就又涉及到一个插值问题。那么这个函数中，缩放有几种不同的插值（interpolation）方法，在缩小时推荐cv2.INTER_ARER,扩大是推荐cv2.INTER_CUBIC和cv2.INTER_LINEAR。默认都是cv2.INTER_LINEAR
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('flower.jpg') # 插值：interpolation # None本应该是放图像大小的位置的，后面设置了缩放比例，所有就不要了 res1 = cv2.resize(img,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC) #直接规定缩放大小，这个时候就不需要缩放因子 height,width = img.shape[:2] res2 = cv2.resize(img,(2*width,2*height),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) plt.subplot(131) plt.imshow(img) plt.subplot(132) plt.imshow(res1) plt.subplot(133) plt.imshow(res2) plt.show()
3. 图像的旋转
图像旋转需构造旋转矩阵。opencv提供了一个函数： cv2.getRotationMatrix2D()，这个函数需要三个参数，旋转中心，旋转角度，旋转后图像的缩放比例。
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('flower.jpg') rows,cols = img.shape[:2] #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 M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),45,1) #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) plt.subplot(122) plt.imshow(res) plt.show()
4. 图像的仿射
图像的旋转加上拉升就是图像仿射变换，仿射变化也需要一个变换矩阵M，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，然后再使用函数cv2.warpAffine()。
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('flower.jpg') rows,cols = img.shape[:2] pts1 = np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]]) pts2 = np.float32([[10,100],[200,50],[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) plt.subplot(122) plt.imshow(res) plt.show()
5. 图像的透射
透视需要的是一个3*3的矩阵，opencv的函数是M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)，其中pts需要变换前后的4个点对应位置。得到M后再通过函数cv2.warpPerspective(img,M,(200,200))进行。
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('flower.jpg') rows,cols = img.shape[:2] pts1 = np.float32([[56,65],[238,52],[28,237],[239,240]]) pts2 = np.float32([[0,0],[200,0],[0,200],[200,200]]) M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) res = cv2.warpPerspective(img,M,(200,200)) plt.subplot(121) plt.imshow(img) plt.subplot(122) plt.imshow(res) plt.show()
