仿射变换原理及OpenCV-Python实现知识汇总

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本文介绍了仿射变换的原理,包括旋转、缩放、平移和平行线保持特性。重点讲解了如何使用OpenCV-Python实现图像的旋转和缩放操作,通过示例代码详细阐述了变换矩阵的应用,帮助读者理解和应用仿射变换。

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仿射变换原理及OpenCV-Python实现知识汇总

仿射变换是计算机视觉和图形处理中常用的一种技术,用于将图像从一个坐标系统映射到另一个坐标系统。它可以用于图像的旋转、缩放、平移和倾斜等操作。OpenCV-Python是一个广泛使用的开源计算机视觉库,它提供了强大的图像处理和计算机视觉算法,包括仿射变换。

本文将详细介绍仿射变换的原理,并提供使用OpenCV-Python实现仿射变换的代码示例。

仿射变换原理

仿射变换是通过线性变换和平移组合实现的,它保持了原始图像中的直线和平行线的性质。在二维仿射变换中,一个点(x, y)通过以下公式进行变换:

x' = a * x + b * y + c
y' = d * x + e * y + f

其中,(x’, y’)是变换后的坐标,(a, b, d, e)是线性变换的参数,(c, f)是平移的参数。通过这些参数,我们可以实现旋转、缩放、平移和倾斜等变换。

OpenCV-Python提供了一个函数cv2.warpAffine()来进行仿射变换。下面是一个基本的仿射变换示例代码:

import cv2
import numpy as np

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