opencv python 4 基本变换_cv2 cvt-优快云博客

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本文介绍使用 OpenCV 进行图像处理的基本变换方法，包括色彩空间转换、图像大小调整及旋转操作。利用 cv2.cvtColor 实现色彩空间变换，cv2.resize 调整图像尺寸，cv2.getRotationMatrix2D 和 cv2.warpAffine 完成图像旋转。

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opencv python 4 基本变换

改变色彩空间

cv2.cvtColor()函数可以将图像在各个色彩空间之间变换，如RGB，BGR，灰度图像，YUV，HSV等。

dst = cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])

dst：输出图像
src：输入图像
code：转换方式
dstCn：输出图像通道数，默认为0，根据输入图像和转换方式自动生成

import cv2

img = cv2.imread('a.jpg')
img_cvt = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('image', img_cvt)
cv2.waitKey()

opencv提供了超过150种色彩空间转换方法：

f = [i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]
print(f)

输出为所有转换方式。

改变大小

cv2.resize()函数对图像作制定的大小变换。

dst = cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])

dst：输出图像
src：输入图像
dsize：输出图像大小，若为0则根据fx，fy进行变换
fx：相对于原图像的x方向缩放倍数
fy：相对于原图像的y方向缩放位数
interpolation：变换方式，包括：

img = cv2.imread('a.jpg')
height, width = img.shape[:2]

res = cv2.resize(img, (2 * width, 2 * height), interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow('image', res)
cv2.waitKey()

也可不直接设定转换后的大小而是通过设定fx和fy参数来设置转换的倍数。

res = cv2.resize(img, None, fx = 2, fy = 2, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)

图像旋转

对图像进行旋转操作首先要使用cv2.getRotationMatrix2D()计算旋转矩阵。

retval = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

center：中心点
angle：旋转角度
scale：缩放倍数

获取旋转矩阵后再使用cv2.warpAffine()进行仿射变换。

dst = cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]])

dst：输出图像
src：输入图像
M：2x3的变换矩阵
dsize：输出图像大小
flags：插值方式，默认为线性插值INTER_LINEAR
borderMode：设定边界的方式，默认为BORDER_CONSTANT
borderValue：若设定边界为常量的取值，默认为0

img = cv2.imread('a.jpg')
h, w = img.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((w / 2, h / 2), 90, 1)
dst = cv2.warpAffine(img, M, (w, h))

cv2.imshow('img', dst)
cv2.waitKey()