原标题：OpenCV新手入门，如何用它平移缩放和旋转图片

子豪 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习算法库。

它不仅能用来实现各种复杂的算法，还能够对图像进行 预处理：包括图像的平移、旋转、缩放、翻转、裁剪。

最近一位来自印度的小哥Raoof Naushad发布了一篇相关教程，希望把这些知识分享给初学者。

图像平移

我们使用OpenCV提供的仿射变换函数cv.warpAffine沿x和y轴移动图像。

Step1. 调用一个函数cv.warpAffine。

Step2. 创建一个平移矩阵，这一步需要借助NumPy进行。

Step3. 将img（需要变换的图像）、transMAT（平移矩阵）和Dimensions（维度）代入仿射变换函数cv.warpAffine，输入x和y以确定平移多少。

向左、向上移动，则x、y设为负数，反之则为正数。

Step4. 采用cv.imshow函数显示图像。

## Translation

deftranslation(img,x,y):

tranMAT = np.float32([[ 1, 0,x],[ 0, 1,y]])

dimensions = (img.shape[ 1],img.shape[ 0])

returncv.warpAffine(img,transMAT,dimensions)

translated = translation(img, -100, 100)

cv.imshow( "Translated",translated)

cv.waitKey( 0)

图像旋转

在OpenCV中旋转图像，可以将任何点用作旋转的中心，同样使用cv.warpAffine函数以及和上面相同的参数。但是旋转矩阵与图像平移是不同的。

Step1. 创建一个旋转函数，定义图像img、旋转角度angle和旋转点rotPoint。

Step2. 利用cv.getRotationMatrix2D（矩阵旋转与缩放）创建一个旋转矩阵rotMAT，其中包括旋转点、旋转角度和比例因子。如果不需要比例因子，则将其设为1.0。

Step3. 输入旋转角度、旋转点对应数值。（如不需要设置旋转点，则在Step1中设为空值None）

## Rotation

defrotate(img，angle，rotPoint=None):

(height，width) = img，shape[: 2]

ifrotPoint isNone:

rotPoint = (width// 2，height// 2)

rotMAT = cv.getRotationMatrix2D(rotPoint,angle, 1.0)

dimension = (width,height)

returncv.warpAffine(img,rotMat,dimension)

rotated = rotated(img, 20)

cv.imshow( "Rotated",rotated)

cv.waitKey( 0)

图片缩放

在OpenCV中需要用到函数cv.resize(img, (500, 500), interpolation=cv.INTER_LINEAR)。

根据缩小或放大图像的需要，参数指定插值方法可以选择cv.INTER_AREA（区域插值）、cv.INTER_CUBIC（三次样条插值）、cv.INTER_LINEAR（线性插值）。

如需放大图像，可以采用 INTER_LINEAR（效率较高）或INTER_CUBIC（效率较低）；

如需缩小图像，可以采用 INTER_AREA。

## Resize

resized = cv.resize(img( 500, 500),interpolation=cv.INTER_LINEAR)

cv.imshow( "resized",resized)

cv.waitKey( 0)

图像翻转

使用OpenCV中的cv.flip函数，该函数支持图像的翻转（垂直翻转、水平翻转，以及同时翻转均可）。

cv.flip(img,flipcode)翻转模式有三种：0为垂直翻转，1为水平翻转，-1 为两个方向同时翻转。

## Flipping

flipped = cv.flip(img, 0)

cv.imshow( "Flipped",flipped)

cv.waitKey( 0)

图像裁剪

运用Cropped = image[a1:a2,b1:b2] 裁剪图像img得到一个矩形，高度从a1到a2，宽度从b1到b2。

## Cropping

cropped = img[ 100: 200, 100: 200]

cv.imshow( "Cropped",cropped)

cv.waitKey( 0)

Raoof Naushad不仅发布了这篇教程，还分享了用于基本和高级图像处理的OpenCV速查表，感兴趣的朋友可以通过下方链接查看。

原文链接：

https://medium.com/analytics-vidhya/image-transformations-opencv-2021-de3ca97373ed

Raoof Naushad的GitHub主页：

https://github.com/raoofnaushad

— 完—

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