Python基本运算几何运算处理数字图像示例

编辑: admin 分类: python 发布时间: 2021-12-04 来源:互联网
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  • 平移
  • 镜像
    • 水平镜像
    • 垂直镜像
  • 旋转
    • 以图像左上角为旋转中心
    • 以图像中心为旋转中心
  • 缩放
    • 插值算法
      • 最近邻插值算法
      • 双线性插值算法
      • 三次内插法

    改变图像中物体对象（像素）之间的空间关系。

    平移

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    # 定义平移矩阵，需要是numpy的float32类型# x轴平移50，y轴平移80, 2*3矩阵
M = np.array([[1, 0, 50],
			 [0, 1, 80]], dtype=np.float32)
# 用仿射变换实现平移
new_image = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), borderValue=(0, 0, 0))

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    镜像

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    水平镜像

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    # Flipped Horizontally 水平翻转
Horizontal = cv2.flip(image, 1)

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    垂直镜像

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    # Flipped Vertically 垂直翻转
Vertical = cv2.flip(image, 0)

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    旋转

    以图像左上角为旋转中心

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    # 定义旋转矩阵, 2x3
    M = np.array([[ np.cos(Beta), np.sin(Beta), 0],
          [-np.sin(Beta), np.cos(Beta), 0]], dtype=np.float32)     
    # 用仿射变换实现旋转
    new_image = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))

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    以图像中心为旋转中心

    # 定义旋转矩阵，这次使用cv2.getRotationMatrix2D()这个函数，
# 其中第一个参数为旋转的中心点，第二个为旋转角度，第三个为缩放比例
M = cv2.getRotationMatrix2D((h/2,w/2), 30, 1)
print(M)
# 用仿射变换实现旋转
new_image = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), borderMode=cv2.BORDER_DEFAULT)

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    缩放

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    new_image = cv2.resize(image, (0, 0), fx=3, fy=3, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

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    插值算法

    最近邻插值算法

    cv2.INTER_NEAREST

    双线性插值算法

    cv2.INTER_LINEAR

    三次内插法

    cv2.INTER_CUBIC

    以上就是Python基本运算几何运算处理数字图像示例的详细内容，更多关于Python几何运算处理数字图像的资料请关注hwidc其它相关文章！

    【转自：http://www.1234xp.com/kt.html 转载请说明出处】
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