Python 在OpenCV里實(shí)現(xiàn)仿射變換—坐標(biāo)變換效果
在現(xiàn)實(shí)的圖像操作軟件中，經(jīng)常碰到的不是給出放大多少倍，而是由用戶在軟件的界面上選擇多大的區(qū)域，或者選擇幾個(gè)點(diǎn)，那么這樣情況下，怎么樣來計(jì)算出變換矩陣呢？從前面知道變換矩陣是2X3的矩陣，說明有六個(gè)未知數(shù)，又有中學(xué)的代數(shù)知識(shí)知道要解決六個(gè)未知數(shù)，那么方程組至少要聯(lián)立三條方程，要準(zhǔn)備三條方程的先決條件，就是要有三組坐標(biāo)。因此，只要在用戶選擇的區(qū)域里找到三個(gè)不同點(diǎn)的坐標(biāo)，就可以計(jì)算出變換矩陣。如果給出三組坐標(biāo)[0, 0], [200, 0], [0, 200]，通過變換之后新坐標(biāo)是[0, 0], [128, 0], [0, 50]，那用什么函數(shù)來計(jì)算這個(gè)矩陣呢？這是要使用OpenCV里的getAffineTransform函數(shù)。
下面通過例子來演示這個(gè)功能:
#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡軍生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579
#
import cv2
import numpy as np
#圖片的路徑
imgname = "img1.jpg"
#讀取圖片
image = cv2.imread(imgname, cv2.IMREAD_COLOR)
#圖片的高度和寬度
h,w = image.shape[:2]
#從目標(biāo)坐標(biāo)計(jì)算出2X3的矩陣，然后調(diào)用warpAffine執(zhí)行
src = np.array([[0, 0], [200, 0], [0, 200]], np.float32)
dst = np.array([[0, 0], [128, 0], [0, 50]], np.float32)
A1 = cv2.getAffineTransform(src, dst)
d1 = cv2.warpAffine(image, A1, (w, h), borderValue = 125)
#顯示操作之后的圖片
cv2.imshow("d1",d1)
#顯示圖像
cv2.imshow("image", image)
#等待用戶輸入，然后刪除所有窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
輸出結(jié)果如下：
使用坐標(biāo)變換的方法，可以不用知道中間是否先旋轉(zhuǎn)，還是先平移的操作。
總結(jié)
以上所述是小編給大家介紹的Python 在OpenCV里實(shí)現(xiàn)仿射變換—坐標(biāo)變換效果,希望對(duì)大家有所幫助，如果大家有任何疑問請(qǐng)給我留言，小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對(duì)腳本之家網(wǎng)站的支持！
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