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OpenCV 获取仿射变换
2023-10-21 14:00:58 深夜i     --     --
OpenCV 仿射变换 图像处理 计算机视觉 图像变换

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多功能强大的图像处理和计算机视觉算法。其中之一是仿射变换，它可以将图像从一个坐标系统转换到另一个坐标系统。

在OpenCV中，我们可以通过几个步骤来实现仿射变换。首先，我们需要定义一个仿射变换矩阵。这个矩阵是一个2x3的矩阵，其中包含了变换的参数。参数包括平移、旋转和缩放。

接下来，我们需要使用OpenCV的函数`cv2.getAffineTransform()`来获取仿射变换矩阵。这个函数接收三个输入点和三个输出点，并根据它们计算出仿射变换矩阵。

接着，我们可以使用OpenCV的函数`cv2.warpAffine()`来应用仿射变换矩阵到图像上。这个函数接收输入图像和仿射变换矩阵作为参数，并返回应用了仿射变换的图像。

下面是一个使用OpenCV获取仿射变换的示例代码：

python

import cv2


import numpy as np


# 定义输入点和输出点


input_points = np.float32([[50,50], [200,50], [50,200]])


output_points = np.float32([[70,100], [200,50], [150,200]])


# 获取仿射变换矩阵


affine_matrix = cv2.getAffineTransform(input_points, output_points)


# 读取输入图像


image = cv2.imread('input_image.jpg')


# 应用仿射变换


output_image = cv2.warpAffine(image, affine_matrix, (image.shape[1], image.shape[0]))


# 显示输入和输出图像


cv2.imshow('Input Image', image)


cv2.imshow('Output Image', output_image)


cv2.waitKey(0)


cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们定义了一个输入点集和一个输出点集。然后，我们使用`cv2.getAffineTransform()`函数获取了仿射变换矩阵。接着，我们读取了输入图像，并使用`cv2.warpAffine()`函数应用了仿射变换矩阵，得到了变换后的输出图像。最后，我们显示了输入图像和输出图像。

总的来说，OpenCV提供了方便易用的函数来获取和应用仿射变换。通过定义输入点和输出点，我们可以获取仿射变换矩阵，并应用于图像上，实现坐标系统的转换。这为我们在计算机视觉和图像处理领域中的应用提供了便利。

  
  

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