OpenCV 圖像旋轉、平移、縮放操作代碼

更新時間：2022年12月27日 10:46:04 作者：雙子座斷點

這篇文章主要介紹了OpenCV 圖像旋轉、平移、縮放,本文是 OpenCV圖像視覺入門之路的第7篇文章，本文詳細的進行了圖像的縮放 cv2.resize()、旋轉 cv2.flip()、平移 cv2.warpAffine()等操作，需要的朋友可以參考下

1 縮放圖片

縮放就是調整圖片的大小，使用cv2.resize()函數實現縮放，可以按照比例縮放，也可以按照指定的大小縮放：
也可以指定縮放方法為線性插值INTER_LINEAR。

放過程中有五種插值方式：

cv2.INTER_NEAREST 最近鄰插值cv2.INTER_LINEAR 線性插值cv2.INTER_AREA 基于局部像素的重采樣，區(qū)域插值cv2.INTER_CUBIC 基于鄰域4x4像素的三次插值cv2.INTER_LANCZOS4 基于8x8像素鄰域的Lanczos插值

import cv2
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# 按間距中的綠色按鈕以運行腳本。
if __name__ == '__main__':
    image = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg')
 
    # 從RGB色彩空間轉換到HSV色彩空間
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 
    # 按照指定的寬度、高度縮放圖片
    res = cv2.resize(image, (960, 540))
    # 按照比例縮放，如x,y軸均放大一倍
    res2 = cv2.resize(image, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
 
    cv2.imshow("image", image)
    cv2.imshow("res2", res2)
 
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

2 翻轉圖片

鏡像翻轉圖片，可以用cv2.flip()函數：
其中，參數2 = 0：垂直翻轉(沿x軸)，參數2 > 0: 水平翻轉(沿y軸)，參數2 < 0: 水平垂直翻轉。

import cv2
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# 按間距中的綠色按鈕以運行腳本。
if __name__ == '__main__':
    image = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg')
 
    # 從RGB色彩空間轉換到HSV色彩空間
    # image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 
    dst = cv2.flip(image, 0)
 
 
    cv2.imshow("image", image)
    cv2.imshow("res2", dst)
 
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

2.1 垂直翻轉

dst = cv2.flip(image, 0)?

2.2 水平翻轉

dst = cv2.flip(image, 1)?

2.3 水平垂直翻轉

dst = cv2.flip(image, -1)

3 平移圖片

要平移圖片，我們需要定義下面這樣一個矩陣，tx,ty是向x和y方向平移的距離：

平移是用仿射變換函數cv2.warpAffine()實現的：

import cv2
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# 按間距中的綠色按鈕以運行腳本。
if __name__ == '__main__':
    image = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg')
 
    # 獲得圖片的高、寬
    rows, cols = image.shape[:2]
 
    # 定義平移矩陣，需要是numpy的float32類型 x軸平移100，y軸平移500
    M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 200]])
    
    # 用仿射變換實現平移
    dst = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))
 
    # cv2.imshow("image", image)
    cv2.imshow("res2", dst)
 
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()