【OpenCV学习笔记14】- 图像的几何变换

这是对于 OpenCV 官方文档中 图像处理 的学习笔记。学习笔记中会记录官方给出的例子，也会给出自己根据官方的例子完成的更改代码，同样彩蛋的实现也会结合多个知识点一起实现一些小功能，来帮助我们对学会的知识点进行结合应用。
如果有喜欢我笔记的请麻烦帮我关注、点赞、评论。谢谢诸位。

学习笔记：
学习笔记目录里面会收录我关于OpenCV系列学习笔记博文，大家如果有什么不懂的可以通过阅读我的学习笔记进行学习。
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内容

• 你将会学到将不同的几何变换应用于图像，如平移、旋转、仿射变换等。
• 你会学到如下函数：cv.getPerspectiveTransform

变换

OpenCV 提供了两个转换函数，cv2.warpAffine 和 cv2.warpPerspective，可以进行各种转换。 cv.warpAffine 采用 2x3 变换矩阵，而 cv.warpPerspective 采用 3x3 变换矩阵作为输入。

缩放

缩放是调整图片的大小。 OpenCV 使用 cv2.resize() 函数进行调整。可以手动指定图像的大小，也可以指定比例因子。可以使用不同的插值方法。对于下采样(图像上缩小)，最合适的插值方法是 cv2.INTER_AREA 对于上采样(放大),最好的方法是 cv2.INTER_CUBIC （速度较慢）和 cv2.INTER_LINEAR (速度较快)。默认情况下，所使用的插值方法都是 cv2.INTER_AREA 。你可以使用如下方法调整输入图片大小。

示例代码：

# 图像的几何变换
# 缩放
import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('../image/1.jpg')
cv2.imshow("img", img)

res1 = cv2.resize(img, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow("res1", res1)
# OR
height, width = img.shape[:2]
res2 = cv2.resize(img, (2 * width, 2 * height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow("res2", res2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

平移变换

平移变换是物体位置的移动。如果知道 （x，y） 方向的偏移量，假设为 (t_x,t_y)，则可以创建如下转换矩阵 M：

您可以将变换矩阵存为 np.float32 类型的 numpy 数组，并将其作为 cv.warpAffine 的第二个参数。请参见以下转换（100,50）的示例：

示例代码：

# 图像的几何变换
# 平移变换
import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('../image/3.1-test.jpg', 0)
cv2.imshow('img', img)
rows, cols = img.shape
M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：cv.warpAffine 函数的第三个参数是输出图像的大小，其形式应为（宽度、高度）。记住宽度=列数，高度=行数。

效果图：

旋转

以 角度旋转图片的转换矩阵形式为：

但 Opencv 提供了可变旋转中心的比例变换，所以你可以在任意位置旋转图片，修改后的转换矩阵为：

其中：

为了找到这个转换矩阵，opencv 提供了一个函数， cv.getRotationMatrix2D 。请查看下面的示例，它将图像相对于中心旋转 90 度，而不进行任何缩放。

示例代码：

# 图像的几何变换
# 旋转
import cv2

img = cv2.imread('../image/3.1-test.jpg', 0)
cv2.imshow('img', img)
rows, cols = img.shape
# cols-1 and rows-1 are the coordinate limits.
M = cv2.getRotationMatrix2D(((cols - 1) / 2.0, (rows - 1) / 2.0), 90, 1)
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果图：

仿射变换

在仿射变换中，原始图像中的所有平行线在输出图像中仍然是平行的。为了找到变换矩阵，我们需要从输入图像中取三个点及其在输出图像中的对应位置。然后 cv2.getAffineTransform 将创建一个 2x3 矩阵，该矩阵将传递给 cv2.warpAffine 。

查看下面的示例，并注意我选择的点（用绿色标记）：

示例代码：

# 图像的几何变换
# 仿射变换
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('../image/3.2.png')
rows, cols, ch = img.shape
pts1 = np.float32([[50, 50], [200, 50], [50, 200]])
pts2 = np.float32([[10, 100], [200, 50], [100, 250]])
M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
plt.subplot(121), plt.imshow(img), plt.title('Input')
plt.subplot(122), plt.imshow(dst), plt.title('Output')
plt.show()

效果图：

透视变换

对透视转换，你需要一个 3x3 变换矩阵。即使在转换之后，直线也将保持直线。要找到这个变换矩阵，需要输入图像上的 4 个点和输出图像上的相应点。在这四点中，任意三点不应该共线。然后通过 cv2.getPerspectiveTransform 找到变换矩阵。然后对这个 3x3 变换矩阵使用 cv2.warpPerspective。

示例代码：

# 图像的几何变换
# 透视变换
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('../image/3.2.2.png')
rows, cols, ch = img.shape
pts1 = np.float32([[47, 52], [305, 42], [22, 319], [321, 321]])
pts2 = np.float32([[0, 0], [300, 0], [0, 300], [300, 300]])
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (300, 300))
plt.subplot(121), plt.imshow(img), plt.title('Input')
plt.subplot(122), plt.imshow(dst), plt.title('Output')
plt.show()

原图：

效果图：

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