OpenCV 图像几何变换

##放大、缩小
cv.resize(img,dsize,[interpolation])
##平移变换
M = np.array([[...]], dtype=np.float32)
cv.warpAffine(img, M, dsize)
##镜像变换
cv.flip(img, 1) # 垂直镜像
cv.flip(img, 0) # 水平镜像
cv.flit(img, -1) # 水平垂直同时进行
##旋转变换
M = cv.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
img_rotate = cv.rotate(img, cv.ROTATE_90_CLOCKWISE)
##透视变换
M = cv.getPerspectiveTransform(src, dst)
img = cv.warpPerspective(img, M, dsize)

img =  cv.imread('pic/rabbit500x333.jpg')
show(img)

#裁剪
rabbit = img[150:450:] #限定行数，列数和三通道
show(rabbit)

#放大缩小
#cv.resize(img,dsize,[interpolation])  dsize表示大小，[interpolation]是插值方法，可选,有默认值
img2 = cv.resize(img,(500,400))  #放大为宽500高400
#使用定义插值方法
#一般来说放大地话选择LINEAR方法，缩小选择AREA方法
img3 = cv.resize(img,(500,400),interpolation=cv.INTER_NEAREST)
show(np.hstack([img2,img3]))

img = cv.imread('pic/rabbit500x333.jpg')
show(img)

# M = np.array([[...]],dtype=np.float32) 
# cv.warAffine(img,M,dsize) cv里面图像仿射变换函数，M是上面矩阵，dsize是输出图像大小
M=np.array([
    [1,0,100],
    [0,1,50]
],dtype=np.float32)  #水平向右平移100个像素点，竖直向下平移50个像素点，原理见理论部分
 
img2 = cv.warpAffine(img,M,(333,500))
show(img2)

img = cv.imread('pic/rabbit500x333.jpg')
show(img)

M = np.array([
    [1,0.2,0],
    [0,1,0]
],dtype=np.float32)
 
img3 = cv.warpAffine(img,M,(533,500))
show(img3)

M = np.array([
    [1,0,0],
    [0.3,1,0]
],dtype=np.float32)
 
img3 = cv.warpAffine(img,M,(333,700))
show(img3)

img = cv.imread('pic/rabbit500x333.jpg')
show(img)

Mx = np.array([
    [-1,0,333],
    [0,1,0]
],dtype = np.float32)
img2 = cv.warpAffine(img,Mx,(333,500))  #仿射变换函数
show(img2)

My = np.array([
    [1,0,0],
    [0,-1,500]
],dtype=np.float32)
 
img3 = cv.warpAffine(img,My,(333,500))
show(img3)

img4 = cv.flip(img,1)  #垂直镜像
img5 = cv.flip(img,0)  #水平镜像
img6 = cv.flip(img,-1) #水平垂直镜像同时进行
 
show(np.hstack([img4,img5,img6]))

img = cv.imread('pic/rabbit500x333.jpg')
show(img)

beta = np.pi/4
#旋转矩阵
M  = np.array([
    [np.cos(beta),np.sin(beta),0],
    [-np.sin(beta),np.cos(beta),0]
],dtype=np.float32)
 
img2 = cv.warpAffine(img,M,(633,300))
show(img2)

h,w,c = img.shape  #获取图像的高度和宽度，方便后面设置旋转中心
 
M2 = cv.getRotationMatrix2D((w//2,h//2),45,1)
img3 = cv.warpAffine(img,M2,(533,500))  #仿射函数实现
show(img3

# 逆时针旋转90度
img_rotate = cv.rotate(img,cv.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)
show(img_rotate)
 

img = cv.imread('pic/parthenon500x750.jpg')
show(img)

#在原图中定位四个点，这里找的是柱子前面四个点的大概位置，眼睛观察法找的
str = np.array([
    [210,50],
    [610,270],
    [650,470],
    [150,450]
],dtype=np.float32)
 
#目标图像中矩阵
dst = np.array([
    [150,50],
    [650,50],
    [650,470],
    [150,470]
],dtype=np.float32)
 
h,w,c = img.shape
 
#透视变换将一个类似矩形的图形拉成一个矩形
M = cv.getPerspectiveTransform(str,dst)
img2 = cv.warpPerspective(img,M,(w,h))
show(img2)

img = cv.imread('pic/rabbit50x33.jpg')
show(img)

img1 = cv.resize(img,(330,500),interpolation=cv.INTER_NEAREST) #最近邻插值
img2 = cv.resize(img,(330,500),interpolation=cv.INTER_LINEAR_EXACT) #精确双线新插值
 
show(np.hstack([img1,img2]))