圖像縮放

圖像縮放主要是調用resize()函數實現，result = cv2.resize(src, dsize[, result[.fx, fy[,interpolation]]])? 其中src表示原始圖像,dsize表示縮放大小, fx,fy也可以表示縮放大小倍數,他們兩個設置一個即可實現圖像縮放。

eg: result = cv2.resize(src, (160, 60))? | result = cv2.resize(src, None, fx=0.5, fy=0.5)

代碼如下:

importcv2deftest16():

src= cv2.imread("rose.jpg")#圖像縮放，設置的dsize是列數為200， 行數為100

result = cv2.resize(src, (200, 100))print(result.shape) #(100, 200, 3)

cv2.imshow("demo1", src)

cv2.imshow("demo2", result)if cv2.waitKey(0) == 27:

cv2.destroyWindow("demo1")

cv2.destroyWindow("demo2")

test16()

效果如下:

也可以獲取原始圖像像素再乘以縮放系數進行圖像轉換

代碼如下:

importcv2deftest17():

src= cv2.imread("rose.jpg")

rows, cols= src.shape[:2]#圖像縮放dsize(列，行)

result = cv2.resize(src, (int(cols*0.6), int(rows*0.4)))

cv2.imshow("src", src)

cv2.imshow("result", result)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

test17()

效果如下:

(fx,fy)縮放倍數的方法對圖像進行放大或縮小

代碼如下:

importcv2deftest18():

src= cv2.imread("rose.jpg")#圖像縮放

result = cv2.resize(src, None, fx=0.3, fy=0.3)

cv2.imshow("src", src)

cv2.imshow("result", result)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

test18()

效果如下:

圖像旋轉

圖像旋轉主要調用getRotationMatrix2D()函數和warpAffine()函數實現，繞圖像的中心旋轉，具體如下：

M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 30, 1)

參數分別為：旋轉中心、旋轉度數、scale

rotated = cv2.warpAffine(src, M, (cols, rows))

參數分別為：原始圖像、旋轉參數、原始圖像寬高

代碼如下:

importcv2deftest19():

src= cv2.imread("rose.jpg")

rows, cols, channel=src.shape#繞中心旋轉

#參數：旋轉中心,旋轉度數,scale

M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 30, 1)#參數: 原始圖像,旋轉參數, 元素圖像高度

rotated =cv2.warpAffine(src, M, (cols, rows))#顯示旋轉后的圖像

cv2.imshow("demo1", rotated)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

test19()

效果如下:

備注: 參數中的旋轉度數設置為正數時表示逆時針旋轉，為負數時表示順時針旋轉

圖像翻轉

圖像翻轉在OpenCV中調用函數flip()實現，原型如下：

dst = cv2.flip(src, flipCode)

其中src表示原始圖像，flipCode表示翻轉方向，如果flipCode為0，則以X軸為對稱軸翻轉，如果fliipCode>0則以Y軸為對稱軸翻轉，如果flipCode<0則在X軸、Y軸方向同時翻轉。

代碼如下:

importcv2importmatplotlib.pyplot as pltdeftest20():#讀取圖片

img = cv2.imread('rose.jpg')

src=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)#圖像翻轉

#0以X軸為對稱軸翻轉 >0以Y軸為對稱軸翻轉 <0 X軸Y軸翻轉

img1 =cv2.flip(src, 0)

img2= cv2.flip(src, 1)

img3= cv2.flip(src, -1)#顯示圖形

titles = ['Source', 'Image1', 'Image2', 'Image3']

images=[src, img1, img2, img3]for i in range(4):

plt.subplot(2, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')

plt.title(titles[i])

plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

效果如下:

圖像平移

圖像平移首先定義平移矩陣M，再調用warpAffine()函數實現平移，核心函數如下：

M = np.float32([[1, 0, x], [0, 1, y]])? 其中(x,y)即為要偏移的x值，y值

shifted = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

代碼如下:

importcv2importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltdeftest21():#讀取圖片

img = cv2.imread('rose.jpg')

image=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)#圖像平移 下、上、右、左平移

M = np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, 100]])

img1= cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M= np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, -100]])

img2= cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M= np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 0]])

img3= cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M= np.float32([[1, 0, -100], [0, 1, 0]])

img4= cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))#顯示圖形

titles = ['Image1', 'Image2', 'Image3', 'Image4']

images=[img1, img2, img3, img4]for i in range(4):

plt.subplot(2, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')

plt.title(titles[i])

plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

test21()

效果如下:

轉自:https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/82454335

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python函数图像平移_[Python图像处理]六.图像缩放,图像旋转,图像翻转与图像平移...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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