图像仿射变换原理:组合变换矩阵的OpenCV-Python实现

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本文介绍了如何使用OpenCV-Python实现图像仿射变换,包括旋转、平移、缩放和剪切。通过定义变换矩阵并应用到图像上,展示了图像处理中的几何变换技术,适用于图像校正、配准和增强。

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图像仿射变换原理:组合变换矩阵的OpenCV-Python实现

图像仿射变换是一种在二维平面上对图像进行几何变换的技术,常用于图像校正、图像配准和图像增强等应用中。在图像仿射变换中,我们可以通过组合变换矩阵来实现旋转、平移、缩放和剪切等操作。本文将介绍如何使用OpenCV-Python库实现图像仿射变换,并提供相应的源代码。

首先,我们需要导入必要的库:

import cv2
import numpy as np

接下来,我们加载待处理的图像,并定义变换矩阵。变换矩阵是一个2x3的矩阵,其中包含了旋转、平移和缩放等变换的参数。我们可以使用cv2.getAffineTransform()函数来获取变换矩阵。

# 加载图像
image = cv2.imread(
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