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python+opencv圖像處理（十二）

pythonjava學(xué)習(xí) >《python圖像處理》

2021.04.06

關(guān)注

圖像仿射變換和透視變換

天晴了......

1、仿射變換

圖像的仿射變換就是圖像的旋轉(zhuǎn)加上拉升，說(shuō)直白點(diǎn)，就是把矩形變成平行四邊形。

要把矩形變成平行四邊行，只需要拉伸其四個(gè)角點(diǎn)就行了，事實(shí)上，只需要確定前面三個(gè)點(diǎn)，最后一個(gè)點(diǎn)自然就能確定了。

也就是要改變下圖所示的三個(gè)點(diǎn)的值，對(duì)應(yīng)到新的平行四邊形上相應(yīng)的三個(gè)點(diǎn)即可。

這三個(gè)原點(diǎn)以及三個(gè)變換后的點(diǎn)呢，就組成了一個(gè)變換矩陣M。

opencv提供了根據(jù)變換前后三個(gè)點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系來(lái)自動(dòng)求解M。這個(gè)函數(shù)是M=cv2.getAffineTransform(pos1,pos2),其中兩個(gè)位置就是變換前后的對(duì)應(yīng)位置關(guān)系。輸出的就是仿射矩陣M。

然后在使用函數(shù)cv2.warpAffine()即可完成仿射變換。

如下圖所示，左圖是原圖，右圖是仿射變換之后的結(jié)果圖。

其代碼如下：

from matplotlib import pyplot as plt

import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('E:/image/le.jpg')

print(img.shape)

rows,cols = img.shape[:2]

pts1 = np.float32([[0,0],[rows-1,0],[0,cols-1]])#原來(lái)三個(gè)點(diǎn)的位置

pts2 = np.float32([[20,20],[rows-50,50],[100,cols-100]])#變換后三個(gè)點(diǎn)的位置

M = cv2.getAffineTransform(pts1,pts2)#合成變換矩陣

res = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))#第三個(gè)參數(shù)：變換后的圖像大小

#顯示圖像

plt.subplot(121)

plt.imshow(img[:,:,[2,1,0]])

plt.axis('off')

plt.title("yuan")

plt.subplot(122)

plt.imshow(res[:,:,[2,1,0]])

plt.axis('off')

plt.title("dst")

plt.show()

2、透視變換

對(duì)于透視變換，需要確定四個(gè)點(diǎn)的位置，其四個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的位置如下圖。

可以通過(guò)opencv的函數(shù)cv2.getPerspectiveTransform找到變換矩陣. 然后將cv2.warpPerspective應(yīng)用于此3x3變換矩陣，即可完成透視變換。

有一種說(shuō)法是說(shuō)，通過(guò)透視變換可以將平行四邊形變?yōu)榫匦巍?/span>

如下圖所示，左圖為原圖，右圖為透視變換后的圖。

其代碼如下：

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pylab as plt

img = cv2.imread('E:/image/ch.jpg')

print(img.shape)

rows,cols,ch = img.shape

pts1 = np.float32([[20,20],[rows-50,50],[0,cols],[rows-50,cols-50]])#原圖四個(gè)角點(diǎn)的位置，我的第三個(gè)點(diǎn)位置沒(méi)找對(duì)，所以結(jié)果圖只有1，2，4三個(gè)點(diǎn)進(jìn)行了拉伸，而第3個(gè)點(diǎn)沒(méi)變。

pts2 = np.float32([[0,0],[rows,0],[0,cols],[rows,cols]])#結(jié)果圖的四個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的位置，我這里是四個(gè)頂點(diǎn)

M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)#合成變換矩陣

dst = cv2.warpPerspective(img,M,(cols,rows))#進(jìn)行變換

#以下為顯示圖像

plt.subplot(121),plt.imshow(img[:,:,[2,1,0]]),plt.title('Input'),plt.axis('off')

plt.subplot(122),plt.imshow(dst[:,:,[2,1,0]]),plt.title('Output'),plt.axis('off')

plt.show()

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