图像处理中的仿射变换

文章介绍了图像几何变换的基本概念,包括平移、缩放、旋转、翻转和错切。重点讲述了在OpenCV中如何使用cv2.warpAffine()和cv2.warpPerspective()函数实现仿射和透视变换,强调了变换矩阵的构建和应用。
  1. 摘抄自https://zhuanlan.zhihu.com/p/80852438
  2. 摘抄自https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51571728/article/details/124434728

一、概述

图像的几何变换主要包括:平移、缩放、旋转、仿射、透视等等。图像变换是建立在矩阵运算基础上的,通过矩阵运算可以很快的找到不同图像的对应关系。理解变换的原理需要理解变换的构造方法以及矩阵的运算方法。
图像的几何变换主要分为三类:刚性变换、仿射变换和透视变换,如下图:
在这里插入图片描述仿射变换是从一个二维坐标系变换到另一个二维坐标系,属于线性变换。通过已知3对坐标点可以求得变换矩阵。
透视变换是从一个二维坐标系变换到一个三维坐标系,属于非线性变换。通过已知4对坐标点可以求得变换矩阵。
二、图像基本变换
图像的几何变换包含很多变换,其中有一些基本变换,而仿射变换和透视变换就是对这些基本变换进行组合实现的。

基本变换具体包括:平移(Translation)、缩放(Scale)、旋转(Rotation)、翻转(Flip)和错切(Shear)。

a. 平移

在这里插入图片描述
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b. 缩放

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c. 旋转

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d. 翻转
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e. 错切

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