一 图像的缩放
resize(src,dst,dsize,fx,fy,interpolation)
fx：x轴的缩放因子
fy：y轴的缩放因子
interpolation 插值算法
INTER_NEAREST,临近插值，速度快，效果差
INTER_LINEAR,双线性插值，原图中的4个点
INTER_CUBIC 三次插值，原图中的16个点
INTER_AREA 效果最好
import cv2
import numpy as np
girl=cv2.imread('./2037548.jpg')
new=cv2.resize(girl,(800,600))
cv2.imshow('scale',new)
cv2.waitKey(0)
二 图像翻转
flip(img,flipCode)
flipCode==0 上下
flipCode>0 左右
flipCode<0 上下+左右
import cv2
import numpy as np
girl=cv2.imread('./2037551.jpg')
new=cv2.flip(girl,0)
cv2.imshow('girl',new)
cv2.waitKey(0)
三 图像旋转
rotate(img,rotateCode)
ROTATE_90_CLOCKWISE)
ROTATE_180
ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE
import cv2
import numpy as np
girl=cv2.imread('./2037551.jpg')
new =cv2.rotate(girl,cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
cv2.imshow('girl',new)
cv2.waitKey(0)
四 仿射变换之图像平移
仿射变换是图像旋转、缩放、平移的总称。
1 仿射API
warpAffine(src,M,dsie,flags,mode,value)
M:变换矩阵
dsize输出尺寸大小
flag：与resize中插值算法一致
Mode:边界外推法标志
value:填充边界的值
2 平移矩阵
矩阵中的每个像素由(x,y)组成。
因此，其变换矩阵是2X2的矩阵。
平移向量为2x1的向量，所在平移矩阵为2x3矩阵。
import cv2
import numpy as np
girl=cv2.imread('./2037551.jpg')
M=np.float32([[1,0,100],[0,1,100]])
h,w,ch=girl.shape
new=cv2.warpAffine(girl,M,(w,h))
cv2.imshow('girl',girl)
cv2.imshow('newgirl',new)
cv2.waitKey(0)
五 仿射变换之获取变换矩阵
getRotationMatrix2D(center,angle,scale)
center中心点
angle角度
scale缩放比例
import cv2
import numpy as np
girl=cv2.imread('./2037551.jpg')
h,w,ch=girl.shape
# 旋转的角度为逆时针
# 中心点(x,y)
M=cv2.getRotationMatrix2D((w/2,h/2),15,1.0)
# 如果想改变新图形的尺寸，需要修改dsize
new=cv2.warpAffine(girl,M,(int(w/2),int(h/2)))
cv2.imshow('girl',girl)
cv2.imshow('new',new)
cv2.waitKey(0)
六 仿射变化之变换矩阵之二
变换矩阵（二）
getAffineTransform(src[],dst[])
通过三个点可以确定变换的位置
import cv2
import numpy as np
girl=cv2.imread('./2037551.jpg')
h,w,ch=girl.shape
src=np.float32([[400,300],[800,300],[400,1000]])
dst=np.float32([[200,400],[600,500],[150,1100]])
M=cv2.getAffineTransform(src,dst)
new=cv2.warpAffine(girl,M,(w,h))
cv2.imshow('girl',girl)
cv2.imshow('new',new)
cv2.waitKey(0)
七 OpenCV透视变换
透视变换API
warpPerspective(img,M,dsize,..)
M是边变换矩阵
dsize是目标图像大小
getPersectiveTransform(src,dst)
四个点(图形的四个角)
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('./2037551.jpg')
src=np.float32([[100,1100],[2100,1100],[0,400],[2500,2900]])
dst=np.float32([[0,0],[2300,0],[0,3000],[2300,3000]])
M=cv2.getPerspectiveTransform(src,dst)
cv2.warpPerspective(img,M,(2300,3000))
new=cv2.warpPerspective(img,M,(2300,3000))
cv2.imshow('orgin',img)
cv2.imshow('new',new)
cv2.waitKey(0)
