理論知識：參考https://blog.csdn.net/on2way/article/details/40460675

Python調(diào)用opencv函數(shù)參考：https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46801063

一、引自《數(shù)字圖像處理》的基礎(chǔ)知識匯總

??????? 這個很重要！！！這里需要注意的是反向映射和前向映射的區(qū)別，反向映射是掃描輸出圖像，因為輸出圖像的大小需要我們事先進行設(shè)置，通常設(shè)置成大小和原圖像一樣且像素值全為0或1的圖像，根據(jù)old = T^-1*new來反向計算新圖像在舊圖像中對應(yīng)的坐標(biāo)，將舊圖像對應(yīng)坐標(biāo)的像素值賦值給新圖像中被掃描的點即可。（這里old和new為列向量【i,j,1】,T為3x3矩陣）

二、用Python自己編程實現(xiàn)幾何變換

1、移動變換

import numpy as np import cv2def translate(img,tx,ty):T = np.array([[1,0,tx],[0,1,ty],[0,0,1]])h,w = img.shapetransImg = np.ones((h,w))for i in range(h):for j in range(w):psNew = np.array([[i],[j],[1]])#psNew = T*psOld所以psOld = T^-1*psNewpsOld = np.dot(np.linalg.inv(T),psNew)if psOld[0][0] < h and psOld[0][0]>0 and psOld[1][0] > 0 and psOld[1][0] < w:transImg[i,j] = img[int(psOld[0][0]),int(psOld[1][0])]else:transImg[i,j] = 0return transImgimg = cv2.imread("pic2.png",0) tranImg = translate(img,20,0) cv2.imshow("",tranImg) cv2.waitKey(0)

其他的參見：https://blog.csdn.net/on2way/article/details/40460675

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【图像处理】——Python实现几何变换（自定义+opencv库）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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