图像的平移

2023-07-10 21:19| 来源: 网络整理| 查看: 265

图像的平移是一种几何变换，通过沿着图像的水平和垂直方向移动图像中的像素点，改变图像的位置。数学上，图像的平移可以通过一个平移矩阵来表示。平移矩阵是一个矩阵，形式如下：

[1 0 dx] [0 1 dy] [0 0 1 ]

其中，dx表示在水平方向上的平移量，dy表示在垂直方向上的平移量，第三行是一个单位向量，保持不变。平移矩阵可以将原始图像中的每个像素点的坐标进行平移，从而得到平移后的图像。

具体实现过程如下： 1、选择平移量：确定图像需要在水平和垂直方向上平移的量，即dx和dy的值。 2、构造平移矩阵：使用选择的平移量，构造一个平移矩阵。矩阵的第一行表示水平方向上的平移，第二行表示垂直方向上的平移，第三行是一个单位向量，保持不变。 3、应用平移变换：将平移矩阵应用于原始图像的每个像素点。对于每个像素点(x, y)，使用平移矩阵中的平移量(dx, dy)来计算平移后的像素点的位置(x’, y’)，即：

[x']=[1 0 dx][x] [y']=[0 1 dy][y] [1 ]=[0 0 1 ][y]

这样就得到了平移后的图像，其中每个像素点的位置都在水平和垂直方向上发生了平移。通过图像的平移，可以将图像在画布上的位置进行调整，实现图像位置的移动。平移可以用于对图像进行校正、对齐以及创建图像平移效果等应用场景。

代码实现如下所示：

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class ImageWarper: def __init__(self, image_path): self.image_path = image_path def warp_translational(self, dx, dy): img = cv2.imread(self.image_path) if img is None: print("Unable to load image!") return rows, cols, ch = img.shape mat = np.float32([[1, 0, dx], [0, 1, dy]]) # 构造平移变换矩阵 dst = cv2.warpAffine(img, mat, (cols, rows), borderValue=(255, 255, 255))# 设置白色填充 self.show_images(img,dst) def show_images(self,img,dst): plt.figure(figsize=(9, 6)) plt.subplot(121), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title("Original") plt.subplot(122), plt.imshow(cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title("Translational") plt.show() # 示例用法 img_file = "Images/lena.jpg"# 读取彩色图像(BGR) warper = ImageWarper(img_file) warper.warp_translational(100, 50)# dx=100 向右偏移量, dy=50 向下偏移量

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