圖像的幾何變換

OpenCV 提供了兩個變換函數，cv2.warpAffine 和 cv2.warpPerspective，使用這兩個函數你可以實現所有類型的變換。cv2.warpAffine 接收的參數是 2 x 3 的變換矩陣，而 cv2.warpPerspective 接收的參數是 3 x 3 的變換矩陣。

1. 擴展縮放

擴展縮放只是改變圖像的尺寸大小。OpenCV 提供的函數 cv2.resize() 可以實現這個功能。

resize(src, dst, interpolation=CV_INTER_LINEAR)

圖像的尺寸可以自己手動設置，你也可以指定縮放因子。我們可以選擇使用不同的插值方法。
在縮放時我們推薦使用 cv2.INTER_AREA，在擴展時我們推薦使用 v2.INTER_CUBIC（慢) 和 v2.INTER_LINEAR。

默認情況下所有改變圖像尺寸大小的操作使用的插值方法都是 cv2.INTER_LINEAR。你可以使用下面任意一種方法改變圖像的尺寸：

import cv2img = cv2.imread('113_2018-11-28_16-30-49.jpg')
'''
下面的None 本應該是輸出圖像的尺寸，但是因為后邊我們設置了縮放因子,因此這里為None
resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None)
'''
res = cv2.resize(img, dsize=None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)'''
或者
這里，我們直接設置輸出圖像的尺寸，所以不用設置縮放因子
'''
height, width = img.shape[:2]
img = cv2.resize(img, dsize=(width//3, height//3), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)# cv2.imshow('res', res)
cv2.imshow('img', img)
if cv2.waitKey(0) & 0xFF == 27:cv2.destroyAllWindows()

2. 平移

你可以使用 Numpy 數組構建這個矩陣（數據類型是np.float32），然后把它傳給函數 cv2.warpAffine()。

import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread('113_2018-11-28_16-30-49.jpg', 0)
rows, cols = img.shapeM = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols//2, rows//2))cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('dst', dst)
if cv2.waitKey(0) & 0xFF == 27:cv2.destroyAllWindows()

警告：函數 cv2.warpAffine() 的第三個參數的是輸出圖像的大小，它的格式應該是圖像的（寬，高）。應該記住的是圖像的寬對應的是列數，高對應的是行數。

3. 旋轉

OpenCV 提供了一個函數：cv2.getRotationMatrix2D 下面的例子是在不縮放的情況下將圖像旋轉90 度。

import cv2img = cv2.imread('113_2018-11-28_16-30-49.jpg', 0)
rows, cols = img.shape
'''
# 這里的第一個參數為旋轉中心，第二個為旋轉角度，第三個為旋轉后的縮放因子
# 可以通過設置旋轉中心，縮放因子，以及窗口大小來防止旋轉后超出邊界的問題
'''
M = cv2.getRotationMatrix2D(center=(cols/2, rows/2), angle=45, scale=0.6)
'''
# 第三個參數是輸出圖像的尺寸中心
# warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None, borderValue=None)
'''
dst = cv2.warpAffine(src=img, M=M, dsize=(cols//2, rows//2))cv2.imshow('img', dst)
if cv2.waitKey(0) & 0xFF == 27:cv2.destroyAllWindows()

4. 仿射變化

5. 透視變化

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV 图像处理系列（6）—— 图像的几何变化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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