OpenCV图像形态操作-优快云博客

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本文介绍了使用Python和OpenCV库进行图像的各种基础操作，包括垂直/水平翻转、仿射变换（平移、旋转）、缩放、裁剪、图像相加减、透视变换、腐蚀、膨胀、开闭运算以及形态学梯度，展示了如何通过这些方法改变和分析图像内容。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1）图像翻转

# 图像翻转示例
import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread("../data/Linus.png")
cv2.imshow("src", im)

# 0-垂直镜像
im_flip0 = cv2.flip(im, 0)
cv2.imshow("im_flip0", im_flip0)

# 1-水平镜像
im_flip1 = cv2.flip(im, 1)
cv2.imshow("im_flip1", im_flip1)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

执行结果：

在这里插入图片描述

2）图像仿射变换

# 图像仿射变换
import numpy as np
import cv2

def translate(img, x, y):
    """
    坐标平移变换
    :param img: 原始图像数据
    :param x:平移的x坐标
    :param y:平移的y坐标
    :return:返回平移后的图像
    """
    h, w = img.shape[:2]  # 获取图像高、宽

    # 定义平移矩阵
    M = np.float32([[1, 0, x],
                    [0, 1, y]])
    # 使用openCV仿射操作实现平移变换
    shifted = cv2.warpAffine(img, M, (w, h))  # 第三个参数为输出图像尺寸

    return shifted  # 返回平移后的图像


def rotate(img, angle, center=None, scale=1.0):
    """
    图像旋转变换
    :param img: 原始图像数据
    :param angle: 旋转角度
    :param center: 旋转中心，如果为None则以原图中心为旋转中心
    :param scale: 缩放比例，默认为1
    :return: 返回旋转后的图像
    """
    h, w = img.shape[:2]  # 获取图像高、宽

    # 旋转中心默认为图像中心
    if center is None:
        center = (w / 2, h / 2)

    # 计算旋转矩阵
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

    # 使用openCV仿射变换实现函数旋转
    rotated = cv2.warpAffine(img, M, (w, h))

    return rotated  # 返回旋转后的矩阵

if __name__ == "__main__":
    # 读取并显示原始图像
    im = cv2.imread("../data/Linus.png")
    cv2.imshow("SrcImg", im)

    # 图像向下移动50像素
    shifted = translate(im, 0, 50)
    cv2.imshow("Shifted1", shifted)

    # 图像向左移动40, 下移动40像素
    shifted = translate(im, -40, 40)
    cv2.imshow("Shifted2", shifted)

    # 逆时针旋转45度
    rotated = rotate(im, 45)
    cv2