【图像处理】OpenCV+Python图像处理入门教程(四)几何变换
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发布时间：2024-09-11 06:53
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时间：2024-09-24 19:47
在图像处理领域，OpenCV与Python的结合为开发者提供了一种强大的工具，用于实现各种图像操作，其中几何变换是其关键功能之一。本文将深入探讨使用OpenCV进行图像处理时的几何变换技术，包括缩放、翻转、仿射变换、透视变换以及重映射。
几何变换是指将一幅图像映射到另一幅图像内，实现图像的变形操作。其中包括但不限于缩放、翻转、仿射变换、透视变换和重映射等。
首先，我们来了解缩放操作。使用cv2.resize()函数实现图像缩放，值得注意的是，该函数的dsize参数与原图像的行列属性是相反的，目标图像的行数对应原图像的列数，反之亦然。通过示例代码，我们可以直观地看到图像尺寸的变化情况。
接下来，介绍图像翻转。使用cv2.flip()函数可以实现图像的水平、垂直或双轴翻转，通过不同参数设置，能够得到符合需求的翻转效果。
仿射变换则涉及到图像的平移、旋转等操作。通过设定变换矩阵M，并使用cv2.warpAffine()函数，可以实现图像在平移、旋转等几何变换。平移示例通过自定义转换矩阵并进行仿射变换，展示图像在水平方向上的位移效果；旋转示例则通过获取旋转矩阵和执行仿射变换，展示图像围绕中心旋转的动态效果。
透视变换是将矩阵图形投影到另一个视平面，映射为任意四边形，实现三维到二维的转换。透视变换与仿射变换不同之处在于，仿射变换能够将矩阵映射为任意平行四边形，而透视变换则更侧重于投影映射，实现图像视角的变换。
重映射操作则是修改像素点位置，生成新的图像。这一过程包括图像复制、绕轴翻转、轴互换以及图像缩放等操作，通过cv2.remap()函数实现。在具体操作中，需要定义mapx和mapy参数，分别表示对应位置上的x轴和y轴坐标值。以复制为例，需要先定义这两个参数的值，然后循环映射每个像素点至对应位置。对于绕轴翻转操作，mapx或mapy的值相应调整，实现图像的垂直或水平翻转。x轴、y轴互换操作则涉及对mapx和mapy的值进行交换，实现图像轴向的对调。而图像缩放操作则通过调整mapx和mapy的值，实现图像大小的放大或缩小。
通过以上介绍，我们能够全面地了解OpenCV在图像处理中的几何变换技术，这些技术在图像处理、计算机视觉等领域具有广泛的应用前景。
