opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库，实现了很多实用算法，值得学习和深究下。
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1.opencv包安装
· 这里直接安装opencv-python包（非官方）： pip install opencv-python
官方文档：https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/
2. opencv简单图像处理
2.1 图像像素存储形式
首先得了解下图像在计算机中存储形式：(为了方便画图，每列像素值都写一样了)
对于只有黑白颜色的灰度图，为单通道，一个像素块对应矩阵中一个数字，数值为0到255, 其中0表示最暗（黑色） ，255表示最亮（白色）
对于采用RGB模式的彩色图片，为三通道图，Red、Green、Blue三原色，按不同比例相加，一个像素块对应矩阵中的一个向量, 如[24,180, 50]，分别表示三种颜色的比列, 即对应深度上的数字，如下图所示：
需要注意的是，由于历史遗留问题，opencv采用BGR模式，而不是RGB
2.2 图像读取和写入
cv2.imread()
imread(img\_path,flag) 读取图片，返回图片对象
img\_path: 图片的路径，即使路径错误也不会报错，但打印返回的图片对象为None
flag：cv2.IMREAD\_COLOR，读取彩色图片，图片透明性会被忽略，为默认参数，也可以传入1
cv2.IMREAD\_GRAYSCALE,按灰度模式读取图像，也可以传入0
cv2.IMREAD\_UNCHANGED,读取图像，包括其alpha通道，也可以传入\-1
cv2.imshow()
imshow(window\_name,img)：显示图片，窗口自适应图片大小
window\_name: 指定窗口的名字
img：显示的图片对象
可以指定多个窗口名称，显示多个图片
waitKey(millseconds) 键盘绑定事件，阻塞监听键盘按键，返回一个数字（不同按键对应的数字不同）
millseconds: 传入时间毫秒数，在该时间内等待键盘事件；传入0时，会一直等待键盘事件
destroyAllWindows(window\_name)
window\_name: 需要关闭的窗口名字，不传入时关闭所有窗口
cv2.imwrite()
imwrite(img\_path\_name,img)
img\_path\_name:保存的文件名
img：文件对象
使用示例：
#coding:utf-8
import cv2
img \= cv2.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\roi.jpg")
# print(img.shape)
img\_gray \= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR\_BGR2GRAY)
ret,img\_threshold \= cv2.threshold(img\_gray,127,255,cv2.THRESH\_BINARY)
cv2.imshow("img",img)
cv2.imshow("thre",img\_threshold)
key \= cv2.waitKey(0)
if key==27: #按esc键时，关闭所有窗口
print(key)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\thre.jpg",img\_threshold)
View Code
2.3 图像像素获取和编辑
像素值获取：
img = cv2.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\roi.jpg")
#获取和设置
pixel \= img\[100,100\] #\[57 63 68\],获取(100,100)处的像素值
img\[100,100\]=\[57,63,99\] #设置像素值
b \= img\[100,100,0\] #57, 获取(100,100)处，blue通道像素值
g \= img\[100,100,1\] #63
r \= img\[100,100,2\] #68
r \= img\[100,100,2\]=99 #设置red通道值
#获取和设置
piexl \= img.item(100,100,2)
img.itemset((100,100,2),99)
图片性质
import cv2
img \= cv2.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\roi.jpg")
#rows,cols,channels
img.shape #返回(280, 450, 3), 宽280(rows)，长450(cols)，3通道(channels)
#size
img.size #返回378000，所有像素数量，\=280\*450\*3
#type
img.dtype #dtype('uint8')
ROI截取（Range of Interest）
#ROI,Range of instrest
roi \= img\[100:200,300:400\] #截取100行到200行，列为300到400列的整块区域
img\[50:150,200:300\] = roi #将截取的roi移动到该区域 （50到100行，200到300列）
b \= img\[:,:,0\] #截取整个蓝色通道
b,g,r \= cv2.split(img) #截取三个通道，比较耗时
img \= cv2.merge((b,g,r))
2.4 添加边界(padding)
cv2.copyMakeBorder()
参数：
img:图像对象
top,bottom,left,right: 上下左右边界宽度，单位为像素值
borderType:
cv2.BORDER\_CONSTANT, 带颜色的边界，需要传入另外一个颜色值
cv2.BORDER\_REFLECT, 边缘元素的镜像反射做为边界
cv2.BORDER\_REFLECT\_101/cv2.BORDER\_DEFAULT
cv2.BORDER\_REPLICATE, 边缘元素的复制做为边界
CV2.BORDER\_WRAP
value: borderType为cv2.BORDER\_CONSTANT时，传入的边界颜色值，如\[0,255,0\]
使用示例：
#coding:utf-8
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
img2 \= cv.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\dog.jpg")
img \= cv.cvtColor(img2,cv.COLOR\_BGR2RGB) #matplotlib的图像为RGB格式
constant \= cv.copyMakeBorder(img,20,20,20,20,cv.BORDER\_CONSTANT,value=\[0,255,0\]) #绿色
reflect \= cv.copyMakeBorder(img,20,20,20,20,cv.BORDER\_REFLECT)
reflect01 \= cv.copyMakeBorder(img,20,20,20,20,cv.BORDER\_REFLECT\_101)
replicate \= cv.copyMakeBorder(img,20,20,20,20,cv.BORDER\_REPLICATE)
wrap \= cv.copyMakeBorder(img,20,20,20,20,cv.BORDER\_WRAP)
titles \= \["constant","reflect","reflect01","replicate","wrap"\]
images \= \[constant,reflect,reflect01,replicate,wrap\]
for i in range(5):
plt.subplot(2,3,i+1),plt.imshow(images\[i\]),plt.title(titles\[i\])
plt.xticks(\[\]),plt.yticks(\[\])
plt.show()
View Code
2.5 像素算术运算
cv2.add() 相加的两个图片，应该有相同的大小和通道
cv2.add()
参数：
img1:图片对象1
img2:图片对象2
mask:None （掩膜，一般用灰度图做掩膜，img1和img2相加后，和掩膜与运算，从而达到掩盖部分区域的目的）
dtype:\-1
注意：图像相加时应该用cv2.add(img1,img2)代替img1+img2
\>>> x = np.uint8(\[250\])
\>>> y = np.uint8(\[10\])
\>>> print cv2.add(x,y) # 250+10 = 260 => 255 #相加，opencv超过255的截取为255
\[\[255\]\]
\>>> print x+y # 250+10 = 260 % 256 = 4 #相加，np超过255的会取模运算 （uint8只能表示0-255，所以取模）
\[4\]
使用示例：图一无掩膜，图二有掩膜
#coding:utf-8
import cv2 as cv
import numpy as np
img1 \= cv.imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\cat.jpg",0)
roi\_img \= np.zeros(img1.shape\[0:2\],dtype=np.uint8)
# print(img1.shape\[0:2\])
roi\_img\[100:280,400:550\]=255
img\_add \= cv.add(img1,img1)
img\_add\_mask \= cv.add(img1,img1,mask=roi\_img)
# cv.imshow("img1",img1)
# cv.imshow("roi\_img",roi\_img)
cv.imshow("img\_add",img\_add)
cv.imshow("img\_add\_mask",img\_add\_mask)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
View Code
cv.addWeight(): 两张图片相加，分别给予不同权重，实现图片融合和透明背景等效果
cv2.addWeighted() 两张图片相加，分别给予不同权重，实现图片融合和透明背景等效果
参数：
img1:图片对象1
alpha:img1的权重
img2:图片对象2
beta:img1的权重
gamma：常量值，图像相加后再加上常量值
dtype：返回图像的数据类型，默认为\-1，和img1一样
(img1\*alpha+img2\*beta+gamma)
使用示例：
#coding:utf-8
import cv2 as cv
img1 \= cv.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\dog.jpg")
img \= img1\[0:426,43:683\]
img2 \= cv.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\cat.jpg")
blend \= cv.addWeighted(img,0.5,img2,0.9,0) #两张图的大小和通道也应该相同
cv.imshow("blend",blend)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()
View Code
2.6 图像位运算
btwise_and(), bitwise_or(), bitwise_not(), bitwise_xor()
cv2.btwise\_and(): 与运算
参数：
img1:图片对象1
img2:图片对象2
mask:掩膜
cv2.bitwise\_or()：或运算
参数：
img1:图片对象1
img2:图片对象2
mask:掩膜
cv2.bitwise\_not(): 非运算
img1:图片对象1
mask:掩膜
cv2.bitwise\_xor():异或运算，相同为1，不同为0（1^1\=0,1^0\=1）
img1:图片对象1
img2:图片对象2
mask:掩膜
使用示例：将logo图片移动到足球图片中，需要截取logo图片的前景和足球图片ROI的背景，然后叠加，效果如下：
#coding:utf-8
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
img1 \= cv.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\logo.png")
rows,cols \= img1.shape\[0:2\]
img2 \= cv.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Messi.jpg")
roi \= img2\[0:rows,0:cols\]
img1\_gray \= cv.cvtColor(img1,cv.COLOR\_BGR2GRAY)
ret,img1\_thres \= cv.threshold(img1\_gray,200,255,cv.THRESH\_BINARY\_INV)
img1\_fg \=cv.add(img1,img1,mask=img1\_thres) #拿到logo图案的前景
img1\_thres\_inv \= cv.bitwise\_not(img1\_thres)
roi\_bg \= cv.add(roi,roi,mask=img1\_thres\_inv) #拿到roi图案的背景
img\_add \= cv.add(img1\_fg,roi\_bg) #背景和前景相加
img2\[0:rows,0:cols\] = img\_add
cv.imshow("gray",img1\_gray)
cv.imshow("thres",img1\_thres)
cv.imshow("fg",img1\_fg)
cv.imshow("tinv",img1\_thres\_inv)
cv.imshow("roi\_bg",roi\_bg)
cv.imshow("img\_add",img\_add)
cv.imshow("img2",img2)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
View Code
2.7 图像颜色空间转换
cv2.cvtColor()
cv2.cvtColor()
参数：
img: 图像对象
code：
cv2.COLOR\_RGB2GRAY: RGB转换到灰度模式
cv2.COLOR\_RGB2HSV： RGB转换到HSV模式（hue,saturation,Value）
cv2.inRange()
参数：
img: 图像对象/array
lowerb: 低边界array， 如lower\_blue \= np.array(\[110,50,50\])
upperb：高边界array， 如 upper\_blue \= np.array(\[130,255,255\])
mask \= cv2.inRange(hsv, lower\_green, upper\_green)
2.8 性能评价
cv2.getTickCount()： 获得时钟次数
cv2.getTickFrequency()：获得时钟频率 （每秒振动次数）
img1 = cv2.imread('messi5.jpg')
e1 \= cv2.getTickCount()
for i in xrange(5,49,2):
img1 \= cv2.medianBlur(img1,i)
e2 \= cv2.getTickCount()
t \= (e2 - e1)/cv2.getTickFrequency()
print t
2.9 绑定trackbar到图像
cv2.createTrackbar()
cv2.getTrackbarPos()
cv2.createTrackbar() 为窗口添加trackbar
参数：
trackbarname: trackbar的名字
winname: 窗口的名字
value: trackbar创建时的值
count：trackbar能设置的最大值，最小值总为0
onChange：trackbar值发生变化时的回调函数，trackbar的值作为参数传给onchange
cv2.getTrackbarPos() 获取某个窗口中trackbar的值
参数：
trackbarname: trackbar的名字
winname: 窗口的名字
使用示例：通过改变trackbar的值，来寻找最优的mask范围，从而识别出图片中蓝色的瓶盖
#coding:utf-8
import cv2 as cv
import numpy as np
def nothing(args):
pass
img \= cv.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\frame.png")
img\_hsv \= cv.cvtColor(img,cv.COLOR\_BGR2HSV)
cv.namedWindow('tracks')
cv.createTrackbar("LH","tracks",0,255,nothing)
cv.createTrackbar("LS","tracks",0,255,nothing)
cv.createTrackbar("LV","tracks",0,255,nothing)
cv.createTrackbar("UH","tracks",255,255,nothing)
cv.createTrackbar("US","tracks",255,255,nothing)
cv.createTrackbar("UV","tracks",255,255,nothing)
# switch = "0:OFF \\n1:ON"
# cv.createTrackbar(switch,"tracks",0,1,nothing)
while(1):
l\_h \= cv.getTrackbarPos("LH","tracks")
l\_s \= cv.getTrackbarPos("LS","tracks")
l\_v \= cv.getTrackbarPos("LV","tracks")
u\_h \= cv.getTrackbarPos("UH","tracks")
u\_s \= cv.getTrackbarPos("US","tracks")
u\_v \= cv.getTrackbarPos("UV","tracks")
lower\_b \= np.array(\[l\_h,l\_s,l\_v\])
upper\_b \= np.array(\[u\_h,u\_s,u\_v\])
mask \= cv.inRange(img\_hsv,lower\_b,upper\_b)
res \= cv.add(img,img,mask=mask)
cv.imshow("img",img)
cv.imshow("mask",mask)
cv.imshow("res",res)
k \= cv.waitKey(1)
if k==27:
break
# print(r,g,b)
# if s==0:
# img\[:\]\=0
# else:
# img\[:\]\=
cv.destroyAllWindows()
View Code
3. 图像阈值化
cv2.threshold()
cv2.adaptiveThreshold()
cv2.threshold():
参数：
img:图像对象，必须是灰度图
thresh:阈值
maxval：最大值
type:
cv2.THRESH\_BINARY: 小于阈值的像素置为0，大于阈值的置为maxval
cv2.THRESH\_BINARY\_INV： 小于阈值的像素置为maxval，大于阈值的置为0
cv2.THRESH\_TRUNC： 小于阈值的像素不变，大于阈值的置为thresh
cv2.THRESH\_TOZERO 小于阈值的像素置0，大于阈值的不变
cv2.THRESH\_TOZERO\_INV 小于阈值的不变，大于阈值的像素置0
返回两个值
ret:阈值
img：阈值化处理后的图像
cv2.adaptiveThreshold() 自适应阈值处理，图像不同部位采用不同的阈值进行处理
参数：
img: 图像对象，8\-bit单通道图
maxValue:最大值
adaptiveMethod: 自适应方法
cv2.ADAPTIVE\_THRESH\_MEAN\_C ：阈值为周围像素的平均值
cv2.ADAPTIVE\_THRESH\_GAUSSIAN\_C : 阈值为周围像素的高斯均值（按权重）
threshType:
cv2.THRESH\_BINARY: 小于阈值的像素置为0，大于阈值的置为maxValuel
cv2.THRESH\_BINARY\_INV: 小于阈值的像素置为maxValue，大于阈值的置为0
blocksize: 计算阈值时，自适应的窗口大小,必须为奇数 （如3：表示附近3个像素范围内的像素点，进行计算阈值）
C： 常数值，通过自适应方法计算的值，减去该常数值
(mean value of the blocksize\*blocksize neighborhood of (x, y) minus C)
使用示例：
#coding:utf-8
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
img \= cv.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\maze.png",0)
ret,thre1 \= cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH\_BINARY)
adaptive\_thre1 \= cv.adaptiveThreshold(img,255,cv.ADAPTIVE\_THRESH\_MEAN\_C,cv.THRESH\_BINARY,7,2)
adaptive\_thre2 \= cv.adaptiveThreshold(img,255,cv.ADAPTIVE\_THRESH\_GAUSSIAN\_C,cv.THRESH\_BINARY,7,2)
titles \= \["img","thre1","adaptive\_thre1","adaptive\_thre2"\]
imgs \= \[img,thre1,adaptive\_thre1,adaptive\_thre2 \]
for i in range(4):
plt.subplot(2,2,i+1), plt.imshow(imgs\[i\],"gray")
plt.title(titles\[i\])
plt.xticks(\[\]),plt.yticks(\[\])
plt.show()
View Code
奥斯二值化（Otsu’s Binarization）
对于一些双峰图像，奥斯二值化能找到两峰之间的像素值作为阈值，并将其返回。适用于双峰图像的阈值化，或者通过去噪而产生的双峰图像。
官网使用示例：
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img \= cv2.imread('noisy2.png',0)
# global thresholding
ret1,th1 \= cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH\_BINARY)
# Otsu's thresholding
ret2,th2 = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH\_BINARY+cv2.THRESH\_OTSU)
# Otsu's thresholding after Gaussian filtering
blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
ret3,th3 \= cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH\_BINARY+cv2.THRESH\_OTSU)
# plot all the images and their histograms
images \= \[img, 0, th1,
img, 0, th2,
blur, 0, th3\]
titles \= \['Original Noisy Image','Histogram','Global Thresholding (v=127)',
'Original Noisy Image','Histogram',"Otsu's Thresholding",
'Gaussian filtered Image','Histogram',"Otsu's Thresholding"\]
for i in xrange(3):
plt.subplot(3,3,i\*3+1),plt.imshow(images\[i\*3\],'gray')
plt.title(titles\[i\*3\]), plt.xticks(\[\]), plt.yticks(\[\])
plt.subplot(3,3,i\*3+2),plt.hist(images\[i\*3\].ravel(),256)
plt.title(titles\[i\*3+1\]), plt.xticks(\[\]), plt.yticks(\[\])
plt.subplot(3,3,i\*3+3),plt.imshow(images\[i\*3+2\],'gray')
plt.title(titles\[i\*3+2\]), plt.xticks(\[\]), plt.yticks(\[\])
plt.show()
View Code 
4. 图像形状变换
4.1 cv2.resize() 图像缩放
cv2.resize() 放大和缩小图像
参数：
src: 输入图像对象
dsize：输出矩阵/图像的大小，为0时计算方式如下：dsize = Size(round(fx\*src.cols),round(fy\*src.rows))
fx: 水平轴的缩放因子，为0时计算方式： (double)dsize.width/src.cols
fy: 垂直轴的缩放因子，为0时计算方式： (double)dsize.heigh/src.rows
interpolation：插值算法
cv2.INTER\_NEAREST : 最近邻插值法
cv2.INTER\_LINEAR 默认值，双线性插值法
cv2.INTER\_AREA 基于局部像素的重采样（resampling using pixel area relation）。对于图像抽取（image decimation）来说，这可能是一个更好的方法。但如果是放大图像时，它和最近邻法的效果类似。
cv2.INTER\_CUBIC 基于4x4像素邻域的3次插值法
cv2.INTER\_LANCZOS4 基于8x8像素邻域的Lanczos插值
cv2.INTER\_AREA 适合于图像缩小， cv2.INTER\_CUBIC (slow) & cv2.INTER\_LINEAR 适合于图像放大
官网示例：
import cv2
import numpy as np
img \= cv2.imread('messi5.jpg')
res \= cv2.resize(img,None,fx=2, fy=2, interpolation = cv2.INTER\_CUBIC)
#OR
height, width \= img.shape\[:2\]
res \= cv2.resize(img,(2\*width, 2\*height), interpolation = cv2.INTER\_CUBIC)
图像放大两倍
4.2 cv2.warpAffine() 仿射变换
仿射变换（从二维坐标到二维坐标之间的线性变换，且保持二维图形的“平直性”和“平行性”。仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现，包括平移，缩放，翻转，旋转和剪切）
cv2.warpAffine() 仿射变换（从二维坐标到二维坐标之间的线性变换，且保持二维图形的“平直性”和“平行性”。仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现，包括平移，缩放，翻转，旋转和剪切）
参数：
img: 图像对象
M：2\*3 transformation matrix (转变矩阵)
dsize：输出矩阵的大小,注意格式为（cols，rows） 即width对应cols，height对应rows
flags：可选，插值算法标识符，有默认值INTER\_LINEAR，
如果插值算法为WARP\_INVERSE\_MAP, warpAffine函数使用如下矩阵进行图像转dst(x,y)\=src(M11\*x+M12\*y+M13,M21\*x+M22\*y+M23)
borderMode：可选， 边界像素模式，有默认值BORDER\_CONSTANT
borderValue:可选，边界取值，有默认值Scalar()即0
常用插值算法：
仿射变换的本质：即一个矩阵A和向量B共同组成的转变矩阵，和原图像坐标相乘来得到新图像的坐标，从而实现图像移动，旋转等。如下矩阵A和向量B组成的转变矩阵M，用来对原图像的坐标（x,y）进行转变，得到新的坐标向量T
矩阵A和向量B
仿射变换（矩阵计算）：变换前坐标（x,y）
变换结果：变换后坐标（a00*x+a01 *y+b00, a10*x+a11*y+b10）
4.2.1 平移变换
了解了仿射变换的概念，平移变换只是采用了一个如下的转变矩阵（transformation matrix）: 从（x,y）平移到（x+tx, y+ty）
官网使用示例：向右平移100，向下平移50
import cv2
import numpy as np
img \= cv2.imread('messi5.jpg',0)
rows,cols \= img.shape
M \= np.float32(\[\[1,0,100\],\[0,1,50\]\])
dst \= cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))
cv2.imshow('img',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
View Code
4.2.2 放大和缩小
放大和缩小指相对于原坐标（x,y）,变换为了（a*x, b*y）,即水平方向放大了a倍，水平方向放大了b倍，其对应的转变矩阵如下：
4.2.3 旋转变换
将（x,y），以坐标原点为中心，顺时针方向旋转α得到(x1,y1)， 有如下关系x1 = xcosα-ysinα, y1 =xsinα+ycosα; 因此可以构建对应的转变矩阵如下：
opencv将其扩展到，任意点center为中心进行顺时针旋转α，放大scale倍的，转变矩阵如下：
通过getRotationMatrix2D()能得到转变矩阵
cv2.getRotationMatrix2D() 返回2\*3的转变矩阵（浮点型）
参数：
center：旋转的中心点坐标
angle：旋转角度，单位为度数，证书表示逆时针旋转
scale：同方向的放大倍数
4.2.4 仿射变换矩阵的计算
通过上述的平移，缩放，旋转的组合变换即实现了仿射变换，上述多个变换的变换矩阵相乘即能得到组合变换的变换矩阵。同时该变换矩阵中涉及到六个未知数（2*3的矩阵），通过变换前后对应三组坐标，也可以求出变换矩阵，opencv提供了函数getAffineTransform()来计算变化矩阵
1> 矩阵相乘：将平移，旋转和缩放的变换矩阵相乘，最后即为仿射变换矩阵
2> getAffineTransform()：根据变换前后三组坐标计算变换矩阵
cv2.getAffineTransform() 返回2\*3的转变矩阵
参数：
src：原图像中的三组坐标，如np.float32(\[\[50,50\],\[200,50\],\[50,200\]\])
dst: 转换后的对应三组坐标，如np.float32(\[\[10,100\],\[200,50\],\[100,250\]\])
官网使用示例：
img = cv2.imread('drawing.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()
View Code
4.3 透视变换(persperctive transformation)
仿射变换都是在二维空间的变换，透视变换（投影变换）是在三维空间中发生了旋转。需要前后四组坐标来计算对应的转变矩阵，opencv提供了函数getPerspectiveTransform()来计算转变矩阵，cv2.warpPerspective()函数来进行透视变换。其对应参数如下：
cv2.getPerspectiveTransform() 返回3\*3的转变矩阵
参数：
src：原图像中的四组坐标，如 np.float32(\[\[56,65\],\[368,52\],\[28,387\],\[389,390\]\])
dst: 转换后的对应四组坐标，如np.float32(\[\[0,0\],\[300,0\],\[0,300\],\[300,300\]\])
cv2.warpPerspective()
参数：
src: 图像对象
M：3\*3 transformation matrix (转变矩阵)
dsize：输出矩阵的大小，注意格式为（cols，rows） 即width对应cols，height对应rows
flags：可选，插值算法标识符，有默认值INTER\_LINEAR，
如果插值算法为WARP\_INVERSE\_MAP, warpAffine函数使用如下矩阵进行图像转dst(x,y)\=src(M11\*x+M12\*y+M13,M21\*x+M22\*y+M23)
borderMode：可选， 边界像素模式，有默认值BORDER\_CONSTANT
borderValue:可选，边界取值，有默认值Scalar()即0
官网使用示例：
img = cv2.imread('sudokusmall.png')
rows,cols,ch \= img.shape
pts1 \= np.float32(\[\[56,65\],\[368,52\],\[28,387\],\[389,390\]\])
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()
View Code
从上图中可以透视变换的一个应用，如果能找到原图中纸张的四个顶点，将其转换到新图中纸张的四个顶点，能将歪斜的roi区域转正，并进行放大；如在书籍，名片拍照上传后进行识别时，是一个很好的图片预处理方法。
opencv中还提供了一个函数perspctiveTransform()来对坐标点进行透视变换，对于原图像上的一点，通过perspctiveTransform()能计算出透视变换后图片上该点的坐标，其对应参数如下：
cv2.perspectiveTransform(src, matrix)
参数：
src：坐标点矩阵，注意其格式. 如src=np.array(\[\[589, 91\],\[1355, 91\],\[1355, 219\],\[589, 219\]\], np.float32).reshape(-1, 1, 2), 表示四个坐标点，size为(4, -1, 2)
matrix：getPerspectiveTransform()得到的透视变换矩阵 返回值：变换后的坐标点，格式和src相同
若变换前坐标点src(x, y),变换后坐标点为dst(X, Y)， 其内部计算过程如下
#matrix
matrix \= np.float32(\[\[ 8.06350904e-01 -1.67497791e-02 -4.34096149e+01\]
\[ 2.85178118e-02 8.29440456e-01 -6.26063898e+01\]
\[ 2.41877972e-05 1.99790270e-05 1.00000000e+00\]\])
rect \= np.array(\[\[589, 91\], \[1355, 91\], \[1355, 219\], \[589, 219\]\], np.float32)
rect \= rect.reshape(-1, 1, 2)
newRect \= cv2.perspectiveTransform(rect, matrix)
def test(rect, matrix):
rect\_fill \= np.ones((4, 3), dtype=np.float32)
rect\_fill\[:, :2\] = rect
mid\_rect \= np.dot(matrix, rect\_fill.T)
mid\_rect \= mid\_rect.T
mid\_rect\[:, :2\] = mid\_rect\[:, :2\]/mid\_rect\[:, 2:\]
print("TEST", mid\_rect)
perspectiveTransform
官方文档：https://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transformations.html?highlight=adaptivethreshold#cv2.adaptiveThreshold
Tutorial：https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_gui/py_trackbar/py_trackbar.html#trackbar
本文转自 https://www.cnblogs.com/silence-cho/p/10926248.html，如有侵权，请联系删除。
1.opencv包安装
· 这里直接安装opencv-python包（非官方）： pip install opencv-python
官方文档：https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/
2. opencv简单图像处理
2.1 图像像素存储形式
首先得了解下图像在计算机中存储形式：(为了方便画图，每列像素值都写一样了)
对于只有黑白颜色的灰度图，为单通道，一个像素块对应矩阵中一个数字，数值为0到255, 其中0表示最暗（黑色） ，255表示最亮（白色）
对于采用RGB模式的彩色图片，为三通道图，Red、Green、Blue三原色，按不同比例相加，一个像素块对应矩阵中的一个向量, 如[24,180, 50]，分别表示三种颜色的比列, 即对应深度上的数字，如下图所示：
需要注意的是，由于历史遗留问题，opencv采用BGR模式，而不是RGB
2.2 图像读取和写入
cv2.imread()
imread(img\_path,flag) 读取图片，返回图片对象
img\_path: 图片的路径，即使路径错误也不会报错，但打印返回的图片对象为None
flag：cv2.IMREAD\_COLOR，读取彩色图片，图片透明性会被忽略，为默认参数，也可以传入1
cv2.IMREAD\_GRAYSCALE,按灰度模式读取图像，也可以传入0
cv2.IMREAD\_UNCHANGED,读取图像，包括其alpha通道，也可以传入\-1
cv2.imshow()
imshow(window\_name,img)：显示图片，窗口自适应图片大小
window\_name: 指定窗口的名字
img：显示的图片对象
可以指定多个窗口名称，显示多个图片
waitKey(millseconds) 键盘绑定事件，阻塞监听键盘按键，返回一个数字（不同按键对应的数字不同）
millseconds: 传入时间毫秒数，在该时间内等待键盘事件；传入0时，会一直等待键盘事件
destroyAllWindows(window\_name)
window\_name: 需要关闭的窗口名字，不传入时关闭所有窗口
cv2.imwrite()
imwrite(img\_path\_name,img)
img\_path\_name:保存的文件名
img：文件对象
使用示例：
#coding:utf-8
import cv2
img \= cv2.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\roi.jpg")
# print(img.shape)
img\_gray \= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR\_BGR2GRAY)
ret,img\_threshold \= cv2.threshold(img\_gray,127,255,cv2.THRESH\_BINARY)
cv2.imshow("img",img)
cv2.imshow("thre",img\_threshold)
key \= cv2.waitKey(0)
if key==27: #按esc键时，关闭所有窗口
print(key)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\thre.jpg",img\_threshold)
View Code
2.3 图像像素获取和编辑
像素值获取：
img = cv2.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\roi.jpg")
#获取和设置
pixel \= img\[100,100\] #\[57 63 68\],获取(100,100)处的像素值
img\[100,100\]=\[57,63,99\] #设置像素值
b \= img\[100,100,0\] #57, 获取(100,100)处，blue通道像素值
g \= img\[100,100,1\] #63
r \= img\[100,100,2\] #68
r \= img\[100,100,2\]=99 #设置red通道值
#获取和设置
piexl \= img.item(100,100,2)
img.itemset((100,100,2),99)
图片性质
import cv2
img \= cv2.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\roi.jpg")
#rows,cols,channels
img.shape #返回(280, 450, 3), 宽280(rows)，长450(cols)，3通道(channels)
#size
img.size #返回378000，所有像素数量，\=280\*450\*3
#type
img.dtype #dtype('uint8')
ROI截取（Range of Interest）
#ROI,Range of instrest
roi \= img\[100:200,300:400\] #截取100行到200行，列为300到400列的整块区域
img\[50:150,200:300\] = roi #将截取的roi移动到该区域 （50到100行，200到300列）
b \= img\[:,:,0\] #截取整个蓝色通道
b,g,r \= cv2.split(img) #截取三个通道，比较耗时
img \= cv2.merge((b,g,r))
2.4 添加边界(padding)
cv2.copyMakeBorder()
参数：
img:图像对象
top,bottom,left,right: 上下左右边界宽度，单位为像素值
borderType:
cv2.BORDER\_CONSTANT, 带颜色的边界，需要传入另外一个颜色值
cv2.BORDER\_REFLECT, 边缘元素的镜像反射做为边界
cv2.BORDER\_REFLECT\_101/cv2.BORDER\_DEFAULT
cv2.BORDER\_REPLICATE, 边缘元素的复制做为边界
CV2.BORDER\_WRAP
value: borderType为cv2.BORDER\_CONSTANT时，传入的边界颜色值，如\[0,255,0\]
使用示例：
#coding:utf-8
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
img2 \= cv.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\dog.jpg")
img \= cv.cvtColor(img2,cv.COLOR\_BGR2RGB) #matplotlib的图像为RGB格式
constant \= cv.copyMakeBorder(img,20,20,20,20,cv.BORDER\_CONSTANT,value=\[0,255,0\]) #绿色
reflect \= cv.copyMakeBorder(img,20,20,20,20,cv.BORDER\_REFLECT)
reflect01 \= cv.copyMakeBorder(img,20,20,20,20,cv.BORDER\_REFLECT\_101)
replicate \= cv.copyMakeBorder(img,20,20,20,20,cv.BORDER\_REPLICATE)
wrap \= cv.copyMakeBorder(img,20,20,20,20,cv.BORDER\_WRAP)
titles \= \["constant","reflect","reflect01","replicate","wrap"\]
images \= \[constant,reflect,reflect01,replicate,wrap\]
for i in range(5):
plt.subplot(2,3,i+1),plt.imshow(images\[i\]),plt.title(titles\[i\])
plt.xticks(\[\]),plt.yticks(\[\])
plt.show()
View Code
2.5 像素算术运算
cv2.add() 相加的两个图片，应该有相同的大小和通道
cv2.add()
参数：
img1:图片对象1
img2:图片对象2
mask:None （掩膜，一般用灰度图做掩膜，img1和img2相加后，和掩膜与运算，从而达到掩盖部分区域的目的）
dtype:\-1
注意：图像相加时应该用cv2.add(img1,img2)代替img1+img2
\>>> x = np.uint8(\[250\])
\>>> y = np.uint8(\[10\])
\>>> print cv2.add(x,y) # 250+10 = 260 => 255 #相加，opencv超过255的截取为255
\[\[255\]\]
\>>> print x+y # 250+10 = 260 % 256 = 4 #相加，np超过255的会取模运算 （uint8只能表示0-255，所以取模）
\[4\]
使用示例：图一无掩膜，图二有掩膜
#coding:utf-8
import cv2 as cv
import numpy as np
img1 \= cv.imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\cat.jpg",0)
roi\_img \= np.zeros(img1.shape\[0:2\],dtype=np.uint8)
# print(img1.shape\[0:2\])
roi\_img\[100:280,400:550\]=255
img\_add \= cv.add(img1,img1)
img\_add\_mask \= cv.add(img1,img1,mask=roi\_img)
# cv.imshow("img1",img1)
# cv.imshow("roi\_img",roi\_img)
cv.imshow("img\_add",img\_add)
cv.imshow("img\_add\_mask",img\_add\_mask)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
View Code
cv.addWeight(): 两张图片相加，分别给予不同权重，实现图片融合和透明背景等效果
cv2.addWeighted() 两张图片相加，分别给予不同权重，实现图片融合和透明背景等效果
参数：
img1:图片对象1
alpha:img1的权重
img2:图片对象2
beta:img1的权重
gamma：常量值，图像相加后再加上常量值
dtype：返回图像的数据类型，默认为\-1，和img1一样
(img1\*alpha+img2\*beta+gamma)
使用示例：
#coding:utf-8
import cv2 as cv
img1 \= cv.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\dog.jpg")
img \= img1\[0:426,43:683\]
img2 \= cv.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\cat.jpg")
blend \= cv.addWeighted(img,0.5,img2,0.9,0) #两张图的大小和通道也应该相同
cv.imshow("blend",blend)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()
View Code
2.6 图像位运算
btwise_and(), bitwise_or(), bitwise_not(), bitwise_xor()
cv2.btwise\_and(): 与运算
参数：
img1:图片对象1
img2:图片对象2
mask:掩膜
cv2.bitwise\_or()：或运算
参数：
img1:图片对象1
img2:图片对象2
mask:掩膜
cv2.bitwise\_not(): 非运算
img1:图片对象1
mask:掩膜
cv2.bitwise\_xor():异或运算，相同为1，不同为0（1^1\=0,1^0\=1）
img1:图片对象1
img2:图片对象2
mask:掩膜
使用示例：将logo图片移动到足球图片中，需要截取logo图片的前景和足球图片ROI的背景，然后叠加，效果如下：
#coding:utf-8
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
img1 \= cv.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\logo.png")
rows,cols \= img1.shape\[0:2\]
img2 \= cv.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Messi.jpg")
roi \= img2\[0:rows,0:cols\]
img1\_gray \= cv.cvtColor(img1,cv.COLOR\_BGR2GRAY)
ret,img1\_thres \= cv.threshold(img1\_gray,200,255,cv.THRESH\_BINARY\_INV)
img1\_fg \=cv.add(img1,img1,mask=img1\_thres) #拿到logo图案的前景
img1\_thres\_inv \= cv.bitwise\_not(img1\_thres)
roi\_bg \= cv.add(roi,roi,mask=img1\_thres\_inv) #拿到roi图案的背景
img\_add \= cv.add(img1\_fg,roi\_bg) #背景和前景相加
img2\[0:rows,0:cols\] = img\_add
cv.imshow("gray",img1\_gray)
cv.imshow("thres",img1\_thres)
cv.imshow("fg",img1\_fg)
cv.imshow("tinv",img1\_thres\_inv)
cv.imshow("roi\_bg",roi\_bg)
cv.imshow("img\_add",img\_add)
cv.imshow("img2",img2)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
View Code
2.7 图像颜色空间转换
cv2.cvtColor()
cv2.cvtColor()
参数：
img: 图像对象
code：
cv2.COLOR\_RGB2GRAY: RGB转换到灰度模式
cv2.COLOR\_RGB2HSV： RGB转换到HSV模式（hue,saturation,Value）
cv2.inRange()
参数：
img: 图像对象/array
lowerb: 低边界array， 如lower\_blue \= np.array(\[110,50,50\])
upperb：高边界array， 如 upper\_blue \= np.array(\[130,255,255\])
mask \= cv2.inRange(hsv, lower\_green, upper\_green)
2.8 性能评价
cv2.getTickCount()： 获得时钟次数
cv2.getTickFrequency()：获得时钟频率 （每秒振动次数）
img1 = cv2.imread('messi5.jpg')
e1 \= cv2.getTickCount()
for i in xrange(5,49,2):
img1 \= cv2.medianBlur(img1,i)
e2 \= cv2.getTickCount()
t \= (e2 - e1)/cv2.getTickFrequency()
print t
2.9 绑定trackbar到图像
cv2.createTrackbar()
cv2.getTrackbarPos()
cv2.createTrackbar() 为窗口添加trackbar
参数：
trackbarname: trackbar的名字
winname: 窗口的名字
value: trackbar创建时的值
count：trackbar能设置的最大值，最小值总为0
onChange：trackbar值发生变化时的回调函数，trackbar的值作为参数传给onchange
cv2.getTrackbarPos() 获取某个窗口中trackbar的值
参数：
trackbarname: trackbar的名字
winname: 窗口的名字
使用示例：通过改变trackbar的值，来寻找最优的mask范围，从而识别出图片中蓝色的瓶盖
#coding:utf-8
import cv2 as cv
import numpy as np
def nothing(args):
pass
img \= cv.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\frame.png")
img\_hsv \= cv.cvtColor(img,cv.COLOR\_BGR2HSV)
cv.namedWindow('tracks')
cv.createTrackbar("LH","tracks",0,255,nothing)
cv.createTrackbar("LS","tracks",0,255,nothing)
cv.createTrackbar("LV","tracks",0,255,nothing)
cv.createTrackbar("UH","tracks",255,255,nothing)
cv.createTrackbar("US","tracks",255,255,nothing)
cv.createTrackbar("UV","tracks",255,255,nothing)
# switch = "0:OFF \\n1:ON"
# cv.createTrackbar(switch,"tracks",0,1,nothing)
while(1):
l\_h \= cv.getTrackbarPos("LH","tracks")
l\_s \= cv.getTrackbarPos("LS","tracks")
l\_v \= cv.getTrackbarPos("LV","tracks")
u\_h \= cv.getTrackbarPos("UH","tracks")
u\_s \= cv.getTrackbarPos("US","tracks")
u\_v \= cv.getTrackbarPos("UV","tracks")
lower\_b \= np.array(\[l\_h,l\_s,l\_v\])
upper\_b \= np.array(\[u\_h,u\_s,u\_v\])
mask \= cv.inRange(img\_hsv,lower\_b,upper\_b)
res \= cv.add(img,img,mask=mask)
cv.imshow("img",img)
cv.imshow("mask",mask)
cv.imshow("res",res)
k \= cv.waitKey(1)
if k==27:
break
# print(r,g,b)
# if s==0:
# img\[:\]\=0
# else:
# img\[:\]\=
cv.destroyAllWindows()
View Code
3. 图像阈值化
cv2.threshold()
cv2.adaptiveThreshold()
cv2.threshold():
参数：
img:图像对象，必须是灰度图
thresh:阈值
maxval：最大值
type:
cv2.THRESH\_BINARY: 小于阈值的像素置为0，大于阈值的置为maxval
cv2.THRESH\_BINARY\_INV： 小于阈值的像素置为maxval，大于阈值的置为0
cv2.THRESH\_TRUNC： 小于阈值的像素不变，大于阈值的置为thresh
cv2.THRESH\_TOZERO 小于阈值的像素置0，大于阈值的不变
cv2.THRESH\_TOZERO\_INV 小于阈值的不变，大于阈值的像素置0
返回两个值
ret:阈值
img：阈值化处理后的图像
cv2.adaptiveThreshold() 自适应阈值处理，图像不同部位采用不同的阈值进行处理
参数：
img: 图像对象，8\-bit单通道图
maxValue:最大值
adaptiveMethod: 自适应方法
cv2.ADAPTIVE\_THRESH\_MEAN\_C ：阈值为周围像素的平均值
cv2.ADAPTIVE\_THRESH\_GAUSSIAN\_C : 阈值为周围像素的高斯均值（按权重）
threshType:
cv2.THRESH\_BINARY: 小于阈值的像素置为0，大于阈值的置为maxValuel
cv2.THRESH\_BINARY\_INV: 小于阈值的像素置为maxValue，大于阈值的置为0
blocksize: 计算阈值时，自适应的窗口大小,必须为奇数 （如3：表示附近3个像素范围内的像素点，进行计算阈值）
C： 常数值，通过自适应方法计算的值，减去该常数值
(mean value of the blocksize\*blocksize neighborhood of (x, y) minus C)
使用示例：
#coding:utf-8
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
img \= cv.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\maze.png",0)
ret,thre1 \= cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH\_BINARY)
adaptive\_thre1 \= cv.adaptiveThreshold(img,255,cv.ADAPTIVE\_THRESH\_MEAN\_C,cv.THRESH\_BINARY,7,2)
adaptive\_thre2 \= cv.adaptiveThreshold(img,255,cv.ADAPTIVE\_THRESH\_GAUSSIAN\_C,cv.THRESH\_BINARY,7,2)
titles \= \["img","thre1","adaptive\_thre1","adaptive\_thre2"\]
imgs \= \[img,thre1,adaptive\_thre1,adaptive\_thre2 \]
for i in range(4):
plt.subplot(2,2,i+1), plt.imshow(imgs\[i\],"gray")
plt.title(titles\[i\])
plt.xticks(\[\]),plt.yticks(\[\])
plt.show()
View Code
奥斯二值化（Otsu’s Binarization）
对于一些双峰图像，奥斯二值化能找到两峰之间的像素值作为阈值，并将其返回。适用于双峰图像的阈值化，或者通过去噪而产生的双峰图像。
官网使用示例：
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img \= cv2.imread('noisy2.png',0)
# global thresholding
ret1,th1 \= cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH\_BINARY)
# Otsu's thresholding
ret2,th2 = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH\_BINARY+cv2.THRESH\_OTSU)
# Otsu's thresholding after Gaussian filtering
blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
ret3,th3 \= cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH\_BINARY+cv2.THRESH\_OTSU)
# plot all the images and their histograms
images \= \[img, 0, th1,
img, 0, th2,
blur, 0, th3\]
titles \= \['Original Noisy Image','Histogram','Global Thresholding (v=127)',
'Original Noisy Image','Histogram',"Otsu's Thresholding",
'Gaussian filtered Image','Histogram',"Otsu's Thresholding"\]
for i in xrange(3):
plt.subplot(3,3,i\*3+1),plt.imshow(images\[i\*3\],'gray')
plt.title(titles\[i\*3\]), plt.xticks(\[\]), plt.yticks(\[\])
plt.subplot(3,3,i\*3+2),plt.hist(images\[i\*3\].ravel(),256)
plt.title(titles\[i\*3+1\]), plt.xticks(\[\]), plt.yticks(\[\])
plt.subplot(3,3,i\*3+3),plt.imshow(images\[i\*3+2\],'gray')
plt.title(titles\[i\*3+2\]), plt.xticks(\[\]), plt.yticks(\[\])
plt.show()
View Code 
4. 图像形状变换
4.1 cv2.resize() 图像缩放
cv2.resize() 放大和缩小图像
参数：
src: 输入图像对象
dsize：输出矩阵/图像的大小，为0时计算方式如下：dsize = Size(round(fx\*src.cols),round(fy\*src.rows))
fx: 水平轴的缩放因子，为0时计算方式： (double)dsize.width/src.cols
fy: 垂直轴的缩放因子，为0时计算方式： (double)dsize.heigh/src.rows
interpolation：插值算法
cv2.INTER\_NEAREST : 最近邻插值法
cv2.INTER\_LINEAR 默认值，双线性插值法
cv2.INTER\_AREA 基于局部像素的重采样（resampling using pixel area relation）。对于图像抽取（image decimation）来说，这可能是一个更好的方法。但如果是放大图像时，它和最近邻法的效果类似。
cv2.INTER\_CUBIC 基于4x4像素邻域的3次插值法
cv2.INTER\_LANCZOS4 基于8x8像素邻域的Lanczos插值
cv2.INTER\_AREA 适合于图像缩小， cv2.INTER\_CUBIC (slow) & cv2.INTER\_LINEAR 适合于图像放大
官网示例：
import cv2
import numpy as np
img \= cv2.imread('messi5.jpg')
res \= cv2.resize(img,None,fx=2, fy=2, interpolation = cv2.INTER\_CUBIC)
#OR
height, width \= img.shape\[:2\]
res \= cv2.resize(img,(2\*width, 2\*height), interpolation = cv2.INTER\_CUBIC)
图像放大两倍
4.2 cv2.warpAffine() 仿射变换
仿射变换（从二维坐标到二维坐标之间的线性变换，且保持二维图形的“平直性”和“平行性”。仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现，包括平移，缩放，翻转，旋转和剪切）
cv2.warpAffine() 仿射变换（从二维坐标到二维坐标之间的线性变换，且保持二维图形的“平直性”和“平行性”。仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现，包括平移，缩放，翻转，旋转和剪切）
参数：
img: 图像对象
M：2\*3 transformation matrix (转变矩阵)
dsize：输出矩阵的大小,注意格式为（cols，rows） 即width对应cols，height对应rows
flags：可选，插值算法标识符，有默认值INTER\_LINEAR，
如果插值算法为WARP\_INVERSE\_MAP, warpAffine函数使用如下矩阵进行图像转dst(x,y)\=src(M11\*x+M12\*y+M13,M21\*x+M22\*y+M23)
borderMode：可选， 边界像素模式，有默认值BORDER\_CONSTANT
borderValue:可选，边界取值，有默认值Scalar()即0
常用插值算法：
仿射变换的本质：即一个矩阵A和向量B共同组成的转变矩阵，和原图像坐标相乘来得到新图像的坐标，从而实现图像移动，旋转等。如下矩阵A和向量B组成的转变矩阵M，用来对原图像的坐标（x,y）进行转变，得到新的坐标向量T
矩阵A和向量B
仿射变换（矩阵计算）：变换前坐标（x,y）
变换结果：变换后坐标（a00*x+a01 *y+b00, a10*x+a11*y+b10）
4.2.1 平移变换
了解了仿射变换的概念，平移变换只是采用了一个如下的转变矩阵（transformation matrix）: 从（x,y）平移到（x+tx, y+ty）
官网使用示例：向右平移100，向下平移50
import cv2
import numpy as np
img \= cv2.imread('messi5.jpg',0)
rows,cols \= img.shape
M \= np.float32(\[\[1,0,100\],\[0,1,50\]\])
dst \= cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))
cv2.imshow('img',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
View Code
4.2.2 放大和缩小
放大和缩小指相对于原坐标（x,y）,变换为了（a*x, b*y）,即水平方向放大了a倍，水平方向放大了b倍，其对应的转变矩阵如下：
4.2.3 旋转变换
将（x,y），以坐标原点为中心，顺时针方向旋转α得到(x1,y1)， 有如下关系x1 = xcosα-ysinα, y1 =xsinα+ycosα; 因此可以构建对应的转变矩阵如下：
opencv将其扩展到，任意点center为中心进行顺时针旋转α，放大scale倍的，转变矩阵如下：
通过getRotationMatrix2D()能得到转变矩阵
cv2.getRotationMatrix2D() 返回2\*3的转变矩阵（浮点型）
参数：
center：旋转的中心点坐标
angle：旋转角度，单位为度数，证书表示逆时针旋转
scale：同方向的放大倍数
4.2.4 仿射变换矩阵的计算
通过上述的平移，缩放，旋转的组合变换即实现了仿射变换，上述多个变换的变换矩阵相乘即能得到组合变换的变换矩阵。同时该变换矩阵中涉及到六个未知数（2*3的矩阵），通过变换前后对应三组坐标，也可以求出变换矩阵，opencv提供了函数getAffineTransform()来计算变化矩阵
1> 矩阵相乘：将平移，旋转和缩放的变换矩阵相乘，最后即为仿射变换矩阵
2> getAffineTransform()：根据变换前后三组坐标计算变换矩阵
cv2.getAffineTransform() 返回2\*3的转变矩阵
参数：
src：原图像中的三组坐标，如np.float32(\[\[50,50\],\[200,50\],\[50,200\]\])
dst: 转换后的对应三组坐标，如np.float32(\[\[10,100\],\[200,50\],\[100,250\]\])
官网使用示例：
img = cv2.imread('drawing.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()
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4.3 透视变换(persperctive transformation)
仿射变换都是在二维空间的变换，透视变换（投影变换）是在三维空间中发生了旋转。需要前后四组坐标来计算对应的转变矩阵，opencv提供了函数getPerspectiveTransform()来计算转变矩阵，cv2.warpPerspective()函数来进行透视变换。其对应参数如下：
cv2.getPerspectiveTransform() 返回3\*3的转变矩阵
参数：
src：原图像中的四组坐标，如 np.float32(\[\[56,65\],\[368,52\],\[28,387\],\[389,390\]\])
dst: 转换后的对应四组坐标，如np.float32(\[\[0,0\],\[300,0\],\[0,300\],\[300,300\]\])
cv2.warpPerspective()
参数：
src: 图像对象
M：3\*3 transformation matrix (转变矩阵)
dsize：输出矩阵的大小，注意格式为（cols，rows） 即width对应cols，height对应rows
flags：可选，插值算法标识符，有默认值INTER\_LINEAR，
如果插值算法为WARP\_INVERSE\_MAP, warpAffine函数使用如下矩阵进行图像转dst(x,y)\=src(M11\*x+M12\*y+M13,M21\*x+M22\*y+M23)
borderMode：可选， 边界像素模式，有默认值BORDER\_CONSTANT
borderValue:可选，边界取值，有默认值Scalar()即0
官网使用示例：
img = cv2.imread('sudokusmall.png')
rows,cols,ch \= img.shape
pts1 \= np.float32(\[\[56,65\],\[368,52\],\[28,387\],\[389,390\]\])
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()
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从上图中可以透视变换的一个应用，如果能找到原图中纸张的四个顶点，将其转换到新图中纸张的四个顶点，能将歪斜的roi区域转正，并进行放大；如在书籍，名片拍照上传后进行识别时，是一个很好的图片预处理方法。
opencv中还提供了一个函数perspctiveTransform()来对坐标点进行透视变换，对于原图像上的一点，通过perspctiveTransform()能计算出透视变换后图片上该点的坐标，其对应参数如下：
cv2.perspectiveTransform(src, matrix)
参数：
src：坐标点矩阵，注意其格式. 如src=np.array(\[\[589, 91\],\[1355, 91\],\[1355, 219\],\[589, 219\]\], np.float32).reshape(-1, 1, 2), 表示四个坐标点，size为(4, -1, 2)
matrix：getPerspectiveTransform()得到的透视变换矩阵 返回值：变换后的坐标点，格式和src相同
若变换前坐标点src(x, y),变换后坐标点为dst(X, Y)， 其内部计算过程如下
#matrix
matrix \= np.float32(\[\[ 8.06350904e-01 -1.67497791e-02 -4.34096149e+01\]
\[ 2.85178118e-02 8.29440456e-01 -6.26063898e+01\]
\[ 2.41877972e-05 1.99790270e-05 1.00000000e+00\]\])
rect \= np.array(\[\[589, 91\], \[1355, 91\], \[1355, 219\], \[589, 219\]\], np.float32)
rect \= rect.reshape(-1, 1, 2)
newRect \= cv2.perspectiveTransform(rect, matrix)
def test(rect, matrix):
rect\_fill \= np.ones((4, 3), dtype=np.float32)
rect\_fill\[:, :2\] = rect
mid\_rect \= np.dot(matrix, rect\_fill.T)
mid\_rect \= mid\_rect.T
mid\_rect\[:, :2\] = mid\_rect\[:, :2\]/mid\_rect\[:, 2:\]
print("TEST", mid\_rect)
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