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超詳細(xì)注釋之OpenCV操作圖像平移轉(zhuǎn)換

 更新時(shí)間:2021年09月10日 09:48:07   作者:程序媛一枚~  
這篇文章主要介紹了OpenCV操作圖像平移轉(zhuǎn)換,本文給大家介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下

這篇博客將介紹如何使用Python,OpenCV對(duì)圖像進(jìn)行平移轉(zhuǎn)換。平移是圖像沿x軸和y軸的移動(dòng)。使用平移,可以將圖像上下左右移動(dòng),以及上述任意組合。要使用OpenCV平移圖像,只需3步:

  1. 從磁盤(pán)加載圖像
  2. 定義仿射變換矩陣
  3. 應(yīng)用cv2.warpAffine仿射函數(shù)來(lái)執(zhí)行平移

1. 效果圖

用了穎寶明蘭的新娘圖片來(lái)演示效果~,喜歡這張圖的原因,是這里有一首經(jīng)典的催妝詩(shī),

《催妝詩(shī)》
金車(chē)欲上怯?xùn)|風(fēng),排云見(jiàn)月醉酒空。
獨(dú)自仙姿羞半吐,冰瓷露白借微紅。

原圖如下:

在這里插入圖片描述

向右向下平移圖 VS 向上向左平移圖 VS 向下平移效果圖如下:

在這里插入圖片描述

2. 原理

轉(zhuǎn)化矩陣

M = np.float32([
[1, 0, shiftX],
[0, 1, shiftY]
])

轉(zhuǎn)換矩陣M被定義為浮點(diǎn)數(shù)組。 矩陣的第一行是[1,0,t{x}],其中t{x}是將圖像向左或向右移動(dòng)的像素?cái)?shù)。t{x}的負(fù)值將使圖像向左移動(dòng),正值將使圖像向右移動(dòng)。 矩陣的第二行定義為[0,1,t{y}],其中t{y}是將圖像上下移動(dòng)的像素?cái)?shù)。t{y}的負(fù)值將使圖像上移,正值將使圖像下移。

3. 源碼

# 對(duì)圖像進(jìn)行平移
# USAGE
# python opencv_translate.py

import argparse

import cv2
import imutils
# 導(dǎo)入必要的包
import numpy as np

# 構(gòu)建命令行參數(shù)及解析
# --image 輸入圖像路徑
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", type=str, default="ml.jpg",
                help="path to the input image")
args = vars(ap.parse_args())

# 從磁盤(pán)加載圖像并顯示
image = cv2.imread(args["image"])
image = imutils.resize(image, width=300)
cv2.imshow("Original", image)

# 將圖像向右移動(dòng)25像素,像下移動(dòng)50像素
M = np.float32([[1, 0, 25], [0, 1, 50]])
shifted = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))
cv2.imshow("Shifted Down and Right", shifted)

# 修改圖像向左移動(dòng)50像素,向上移動(dòng)90像素
M = np.float32([[1, 0, -50], [0, 1, -90]])
shifted = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))
cv2.imshow("Shifted Up and Left", shifted)

# 用一行代碼實(shí)現(xiàn)平移——imutils.translate
shifted = imutils.translate(image, 0, 100)
cv2.imshow("Shifted Down", shifted)
cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

參考

到此這篇關(guān)于超詳細(xì)注釋之OpenCV操作圖像平移轉(zhuǎn)換的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV圖像平移轉(zhuǎn)換內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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