图像的几何变换的基本运算---scale, rotation, translation

最新推荐文章于 2023-09-25 18:07:37 发布

wanghua609

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38145317/article/details/97369072

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本文介绍了图像的几何变换，包括尺度变换（scale）、旋转变换（rotation）和平移（translation）。在图像处理中，这些变换通过空间坐标变换和插值算法来实现。详细阐述了像素坐标在变换过程中的变化，并提供了平移操作的矩阵表示和代码实现。

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图像的几何变换,

打开任意一个图像的编辑器,一般都可以进行对图像进行放大,缩小,旋转等操作,这类操作改变了原图中各区域的空间关系,对于这类操作,通常称为图像的几何变换.

完成一张图像的几何变换需要两个独立的算法,首先,需要一个算法实现空间坐标变换,用它描述每个像素如何从初始位置移动到终止位置,其次,还需要一个插值算法完成输出图像的每个像素的灰度值.

图像像素有2个属性,一个是像素的值,一个是像素的坐标,

scale:尺度变换

rotation:旋转变换

translation:平移

参考https://blog.youkuaiyun.com/frozenshore/article/details/50283583

借一个图

https://blog.youkuaiyun.com/qq_27261889/article/details/80720359

# usr/bin/env python
# coding: utf-8

##################### 对图像进行变换（旋转）

import cv2
import numpy as np

# 这里说一下旋转的opencv中为旋转提供的三个要素
# 旋转的中心点（center）
# 旋转角度()
# 旋转后进行放缩
# 我们可以通过cv2.getRotationMatrix2D函数得到转换矩阵
img_path='/home/jerry/PY_project_wang/one_stage_wang_0802/testing/4.jpg'
def rotation():

    img = cv2.imread(img_path)
    rows,cols,_ = img.shape
    matrix = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),90,1)