仿射变换原理及OpenCV-Python实现知识汇总

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

# 读取图像
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