图像仿射变换:变换类型及变换矩阵详解
图像处理技术中的仿射变换是一项常用且重要的技术,可以将原始图像进行线性变换和旋转等操作,从而实现图像的几何变换。本文将介绍仿射变换的基本概念、变换类型及变换矩阵的详细解释,并提供使用Python实现图像仿射变换的源代码。
一、什么是仿射变换
仿射变换是一种可以对图像进行线性变换和旋转等操作的几何变换技术,能够改变图像的大小、方向和位置。在仿射变换中,原图像和目标图像之间存在一种线性映射关系,即一个点在原图像上的位置经过一定的变换后,可以映射到目标图像上相应的位置。
二、仿射变换的类型
- 平移变换
平移变换是指将图像沿着水平和垂直方向进行移动,整个图像保持不变。平移变换的变换矩阵为:
[[1,0,tx],[0,1,ty],[0,0,1]]
其中,tx和ty表示水平和垂直方向上的偏移量。
- 旋转变换
旋转变换是指将图像绕着某个点进行旋转操作,旋转后的图像大小不变。旋转变换的变换矩阵为:
[[cosθ,-sinθ,0],[sinθ,cosθ,0],[0,0,1]]
其中,θ表示旋转角度。
- 缩放变换
缩放变换是指改变图像的尺寸大小,可以使图像变大或变小。缩放变换的变换矩阵为:
[[s