OpenCV+Python之几何变换(仿射与投影)的应用 |
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在计算机视觉和图像处理中，几何变换是常用的技术之一，它可以通过改变图像的几何属性来达到图像校正、图像配准、特征提取等目的。常见的几何变换包括仿射变换和投影变换。仿射变换可以保持图像的平行性，而投影变换则会改变图像的平行性。 一、仿射变换 仿射变换是一种线性变换，它可以保持图像中的平行线段在变换后仍然平行。仿射变换可以通过一个线性方程组来表示，该方程组定义了输入像素点和输出像素点之间的关系。在OpenCV中，可以使用cv2.warpAffine函数来进行仿射变换。 下面是一个简单的例子，演示如何使用OpenCV和Python进行仿射变换： import cv2import numpy as np# 加载图像img = cv2.imread('input.jpg')# 定义仿射变换矩阵M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])# 进行仿射变换dst = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))# 显示原图和变换后的图像cv2.imshow('Original Image', img)cv2.imshow('Affine Transformed Image', dst)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()在这个例子中，我们首先加载了一张图像，然后定义了一个仿射变换矩阵M，该矩阵将图像中的每个像素点向右移动100个像素，向下移动50个像素。然后使用cv2.warpAffine函数进行仿射变换，并将结果保存在dst变量中。最后，我们显示原图和变换后的图像。 二、投影变换 投影变换是一种非线性变换，它可以改变图像中的平行性。投影变换可以通过一个投影矩阵来表示，该矩阵定义了输入像素点和输出像素点之间的关系。在OpenCV中，可以使用cv2.projectiveTransform函数来进行投影变换。 下面是一个简单的例子，演示如何使用OpenCV和Python进行投影变换： import cv2import numpy as np# 加载图像img = cv2.imread('input.jpg')pts1 = np.float32([[50, 50], [200, 50], [50, 200]]) # 源图像上的点pts2 = np.float32([[10, 100], [200, 50], [100, 250]]) # 目标图像上的点M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2) # 获取仿射变换矩阵dst = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0])) # 进行仿射变换 |
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