前言

到目前為止，經(jīng)過(guò)前幾節(jié)的介紹,我們已經(jīng)有了一個(gè)堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)去做一些圖像處理，在本節(jié)我們先將介紹圖像變換中的平移，為后面幾節(jié)學(xué)習(xí)圖像變換中的旋轉(zhuǎn)、改變大小、鏡像、裁剪打下一個(gè)好的基礎(chǔ)

1 平移

1.1 平移基本操作

新建

translation.py

平移的意思就是將圖像沿著x軸、y軸移到，我們可以進(jìn)行上下左右等各個(gè)方向的移動(dòng)。

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np #1
import argparse #2
import imutils #3
import cv2 #4ap = argparse.ArgumentParser() #5
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,help="Path to the image") #6
args = vars(ap.parse_args())  #7image = cv2.imread(args["image"]) #8
cv2.imshow("原始圖片", image) #9M = np.float32([[1, 0, 25], [0, 1, 50]]) #10
shifted = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0])) #11
cv2.imshow("Shifted Down and Right", shifted) #12M = np.float32([[1, 0, -50], [0, 1, -90]]) #13
shifted = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0])) #14
cv2.imshow("Shifted Up and Left", shifted) #15shifted = imutils.translate(image, 0, 100) #16
cv2.imshow("Shifted down", shifted) #17
cv2.waitKey(0) #18

#1-9：
與前幾節(jié)一樣的操作，進(jìn)行導(dǎo)包，然后顯示原始圖片，但是需要注意的是在第三行 import imutils,這里的imutils是什么呢？這不是一個(gè)OpenCV或者NumPy的包，而是我們自己寫(xiě)的一個(gè)庫(kù)，里面包含了諸如平移、旋轉(zhuǎn)等操作的方法，以便于我們使用起來(lái)更加的方便，具體將在后面進(jìn)行詳細(xì)介紹。

#10：

M = np.float32([[1, 0, 25], [0, 1, 50]]) #10

我們通過(guò)NumPy定義了一個(gè)平移矩陣M，它將決定我們我們將平移多少像素，我們的矩陣是定義成的浮點(diǎn)形式，這在OpenCV中至關(guān)重要的。

在矩陣第一行中表示的是[1,0,x],其中x表示圖像將向左或向右移動(dòng)的距離，如果x是正值，則表示向右移動(dòng)，如果是負(fù)值的話，則表示向左移動(dòng)。
在矩陣第二行表示的是[0,1,y],其中y表示圖像將向上或向下移動(dòng)的距離，如果y是正值的話，則向下移動(dòng)，如果是負(fù)值的話，則向上移動(dòng)。為什么呢？還記得我們前幾節(jié)說(shuō)過(guò)的OpenCV的圖像坐標(biāo)系么？

所以第10行的代碼表示我們將向右移動(dòng)25pix,向下移動(dòng)50pix（pix表示像素）。
#11-12：
在第11行我們的調(diào)用了cv2.warpAffine()方法，這是進(jìn)行一個(gè)仿射變換，至于什么是仿射變換？簡(jiǎn)單的說(shuō)就是：“線性變換”+“平移”，深入了解點(diǎn)這里。

shifted = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0])) #11

其中第一個(gè)參數(shù)表示我們希望進(jìn)行變換的圖片，第二個(gè)參數(shù)是我們的平移矩陣，第三個(gè)希望展示的結(jié)果圖片的大小，這里保持和原始圖片一樣大小。然后我們將變換后的圖片顯示出來(lái)。

#13-15：
與上面的變換方式是一樣的，但是你是向上和向左移動(dòng)

#16-18：
在第16行我們使用了：imutils這個(gè)自己寫(xiě)的庫(kù)，然后調(diào)用了translate()方法。第一個(gè)參數(shù)是需要操作的圖像，第二個(gè)參數(shù)是在x軸上平移，第三個(gè)參數(shù)是在y軸上平移。

shifted = imutils.translate(image, 0, 100) #16

1.2 自寫(xiě)的變換函數(shù)庫(kù)

我們?yōu)榱嗽趖ranslation.py中導(dǎo)入使用imutils，我們需要在translation.py的同一個(gè)目錄下新建

imutils.py

在其中寫(xiě)入如下代碼：

import numpy as np #1
import cv2 #2def translate(image, x, y): #3M = np.float32([[1, 0, x], [0, 1, y]]) #4shifted = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0])) #5return shifted #6

#1-2：
導(dǎo)入使用的包

#3-6：
我們定義了一個(gè)translate函數(shù)，在這個(gè)函數(shù)中我們只是將平移的操作寫(xiě)在里面了，然后返回了平移之后的結(jié)果shifted，通過(guò)這個(gè)例子，我們是不是感受到了封裝的力量？不管你有沒(méi)有，反正我是有。這樣當(dāng)我再在translation.py中要對(duì)圖像進(jìn)行變換時(shí)候是不是將很方便了？敲黑板：這個(gè)imutils.py我們將在后面的幾個(gè)變換操作中，都會(huì)用到，也會(huì)將其他變換的操作，都封裝在里面。

2 效果展示

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的4 用python进行OpenCV实战之图像变换1（平移）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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