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OpenCV仿射变换实例教程

2023-10-26 20:32:44 深夜i -- --

OpenCV 仿射变换实例教程计算机视觉图像处理

OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开源计算机视觉库，提供了一系列用于处理图像和视频的函数和算法。其中之一是仿射变换，它是一种二维坐标系统中的几何转换方法，可以用于旋转、缩放和平移图像。

在本教程中，我们将使用OpenCV的仿射变换功能来演示如何对图像进行旋转和缩放。让我们开始吧！

首先，我们需要导入OpenCV库以及其他的一些必要的库：


import cv2
import numpy as np

接下来，我们需要加载一张图像。你可以选择任何一张你喜欢的图像，只需将其路径传递给`cv2.imread()`函数即可：


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

现在，我们将定义一个函数来执行仿射变换。该函数将接受图像、旋转角度和缩放因子作为参数，并返回变换后的图像。在函数中，我们要执行以下几个步骤：

1. 计算图像的中心点坐标（图像宽度除以2和图像高度除以2）

2. 构建一个仿射变换矩阵，包括旋转和缩放操作

3. 使用`cv2.warpAffine()`函数执行变换，并传递变换矩阵作为参数

下面是实现以上步骤的代码：


def affine_transform(image, angle, scale):
  height, width = image.shape[:2]
  center = (width / 2, height / 2)
  # 构建仿射变换矩阵
  M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
  # 执行变换
  transformed_image = cv2.warpAffine(image, M, (width, height))
  return transformed_image

现在，我们可以调用`affine_transform`函数来对图像进行变换。下面是一个例子：


# 旋转图像90度
rotated_image = affine_transform(image, 90, 1.0)
# 显示旋转后的图像
cv2.imshow('Rotated Image', rotated_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的例子中，我们将图像旋转了90度，并显示了变换后的图像。

类似地，你也可以尝试其他的旋转角度和缩放因子来得到不同的效果。

总结一下，本教程演示了如何使用OpenCV的仿射变换功能来对图像进行旋转和缩放。我们从加载图像开始，然后定义了一个函数来执行仿射变换。最后，我们通过调用该函数并传递相关参数来实现变换。希望这个教程对你有所帮助！

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