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标题: 2.4 OpenCV随手简记（五） [打印本页]

作者: 小小小幸运 时间: 2024-6-9 05:51
标题: 2.4 OpenCV随手简记（五）
一、图像翻转 第一个图像翻转，这个可是制作表情包的利器。图像翻转在 OpenCV 中调用函数 flip() 实现，原函数如下：

flip(src, flipCode, dst=None)

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src：原始图像。
flipCode：翻转方向，
如果 flipCode 为 0 ，则以 X 轴为对称轴翻转，
如果 fliipCode > 0 则以 Y 轴为对称轴翻转，

如果 flipCode < 0 则在 X 轴、 Y 轴方向同时翻转。

示例如下：

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图片由 GBR 转 RGB
img = cv.imread('maliao.jpg')
src = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)
# 图像翻转
# flipCode 为 0 ，则以 X 轴为对称轴翻转，如果 fliipCode > 0 则以 Y 轴为对称轴翻转，如果
flipCode < 0 则在 X 轴、 Y 轴方向同时翻转。
img1 = cv.flip(src, 0)
img2 = cv.flip(src, 1)
img3 = cv.flip(src, -1)
# plt 显示图形
titles = ['Source', 'Ima1', 'Ima2', 'Ima3']
images = [src, img1, img2, img3]
for i in range(4):
plt.subplot(2, 2, i + 1)
plt.imshow(images[i])
plt.title(titles[i])
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()

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二、放射变换 1.图像平移 图像平移是通过仿射函数 warpAffine() 来实现的，原函数如下：

warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None,
borderValue=None)

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在图像平移中我们会用到前三个参数： 1. 需要变换的原始图像 2. 移动矩阵 M 3. 变换的图像大小（如果这个大小不和原始图像大小相同，那么函数会自动通过插值来调整像素间的关系）。图像的平移是沿着 x 方向移动 tx 距离， y 方向移动 ty 距离，那么需要构造移动矩阵 :

M = [ [1,0,tx], [0,1,ty]]

复制代码

M 为 2x3 矩阵， M 矩阵必须是 float 类型的。 创建 M 矩阵有如下两种方法： (1) 、 M = np.zeros(2,3,np.float32) M[0] = [1,0,tx] M[1] = [0,1,ty] (2) 、 M = np.float32([1,0,tx], [0,1,ty]) 我们通过 Numpy 来产生 M 矩阵（必须是 float 类型的），并将其赋值给仿射函数 warpAffine() ，下面来看个示例：

import cv2 as cv
import numpy as np
#读取图片
src = cv.imread('maliao.jpg')
rows, cols = src.shape[:2]
# 定义移动距离
tx = 50
ty = 100
# 生成 M 矩阵
M = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]])
# 平移
dst = cv.warpAffine(src, M, (cols, rows))
# 显示图像
cv.imshow('src', src)
cv.imshow("dst", dst)
# 等待显示
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

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留意： warpAffine 函数的第三个参数是输出图像的大小，这里设置的大小是原图片的大小，所以效果会有部门遮挡。 2.平移的动态演示

import cv2 as cv
import numpy as np
import time
#读取图片
src = cv.imread('beauty5.jpeg')
rows, cols = src.shape[:2]
# 定义移动距离
tx = 50
ty = 100
i = 0
while cv.waitKey(1) == -1: #等待1毫秒后，用户按下任意键
# 生成 M 矩阵
M = np.float32([[1, 0, tx+i], [0, 1, ty]])
# 平移
dst = cv.warpAffine(src, M, (cols, rows))
# 显示图像
cv.imshow("dst", dst)
time.sleep(1/190)
i = i+1
cv.destroyWindow("dst")
# 斜下方移动，移出后又返回
import cv2 as cv
import numpy as np
import time
#读取图片
src = cv.imread('beauty5.jpeg')
rows, cols = src.shape[:2]
# 定义移动距离
tx = 0
ty = 0
i = 0
while cv.waitKey(1) == -1: #等待1毫秒后，用户按下任意键
# 生成 M 矩阵
if tx+i>src.shape[1]: # 移出后又返回
i = 0
Tx = tx+i
Ty = ty+i
M = np.float32([[1, 0, Tx], [0, 1, Ty]])
# 平移
dst = cv.warpAffine(src, M, (cols, rows))
# 显示图像
cv.imshow("dst", dst)
time.sleep(1/190)
i = i+1
cv.destroyWindow("dst")

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3.图像旋转
图像旋转主要调用 getRotationMatrix2D() 函数和 warpAffine() 函数实现，绕图像的某一个中心点旋转，详细如下： M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 30, 1) 参数分别为：旋转中心、旋转度数、 scale rotated = cv2.warpAffine(src, M, (cols, rows)) 参数分别为：原始图像、旋转参数、原始图像宽高图像旋转：设（ x0 , y0 ）是旋转后的坐标，（ x , y ）是旋转前的坐标， ( m , n ) 是旋转中心， a 是旋转的角度( 顺时针 ) ， ( left , top ) 是旋转后图像的左上角坐标，则公式如下 :

import cv2 as cv
#读取图片
src = cv.imread('maliao.jpg')
# 原图的高、宽
rows, cols = src.shape[:2]
# 绕图像的中心旋转
# 参数：旋转中心旋转度数 scale
M = cv.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 90, 1)
#
dst = cv.warpAffine(src, M, (cols, rows))
# 显示图像
cv.imshow("src", src)
cv.imshow("dst", dst)
# 等待显示
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

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4.图片动态旋转效果

# 固定大小旋转
import cv2 as cv
import time
#读取图片
src = cv.imread('beauty5.jpeg')
# 原图的高、宽
5.4 图像倾斜
rows, cols = src.shape[:2]
i = 1
while cv.waitKey(1) == -1: #等待1毫秒后，用户按下任意键
# 生成 M 矩阵
M = cv.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 0+i*30, 0.5) # 0-i*30 反转
# 绕图像的中心旋转
# 参数：旋转中心旋转度数 scale
dst = cv.warpAffine(src, M, (cols, rows))
i = i+1
# 显示图像
cv.imshow("dst", dst)
time.sleep(1/10) # 时间越短，现象越有趣
cv.destroyWindow("dst")

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# 由小到大旋转
import cv2 as cv
import time
#读取图片
src = cv.imread('beauty5.jpeg')
# 原图的高、宽
rows, cols = src.shape[:2]
i = 1
while cv.waitKey(1) == -1: #等待1毫秒后，用户按下任意键
# 生成 M 矩阵
M = cv.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 0+i*20, 0.01*i)
# 绕图像的中心旋转
# 参数：旋转中心旋转度数 scale
dst = cv.warpAffine(src, M, (cols, rows))
i = i+1
if i == 100:
i = 1
time.sleep(3)
# 显示图像
cv.imshow("dst", dst)
time.sleep(1/30)
cv.destroyWindow("dst")

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5.图像倾斜

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("demo.png") # 读取图像
rows = len(img) # 图像像素行数
cols = len(img[0]) # 图像像素列数
p1 = np.zeros((3, 2), np.float32) # 32位浮点型空列表，原图三个点
p1[0] = [0, 0] # 左上角点坐标
p1[1] = [cols - 1, 0] # 右上角点坐标
p1[2] = [0, rows - 1] # 左下角点坐标
p2 = np.zeros((3, 2), np.float32) # 32位浮点型空列表，倾斜图三个点
p2[0] = [50, 0] # 左上角点坐标，向右挪50像素
p2[1] = [cols - 1, 0] # 右上角点坐标，位置不变
p2[2] = [0, rows - 1] # 左下角点坐标，位置不变
M = cv2.getAffineTransform(p1, p2) # 根据三个点的变化轨迹计算出M矩阵
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows)) # 按照M进行仿射
cv2.imshow('img', img) # 显示原图
cv2.imshow('dst', dst) # 显示仿射变换效果
cv2.waitKey() # 按下任何键盘按键后
cv2.destroyAllWindows() # 释放所有窗体

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   6.透视变换

            摄像机斜视拍摄一物体后，形成的图像会发生变形，如果将图像映射到拍摄物体平面上，相称于将相机垂直于拍摄平面，这样就会得到图像的真实外形，由于这种映射相称于将原图重新       透视       到另一个平面，这种称之为“       重投影       ”       。

上述仿射变换可以将矩形映射成恣意平行四边形，各边仍保持平行；而透视变换可以将矩形映射为恣意四边形，直线仍保持直线。由于不再是平行四边形，需提供四个极点。透视变换通过函数 cv2.warpPerspective() 实现，语法为 :

warpPerspective(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None,
borderValue=None)
'''
dst：透视后的输出图像，dsize决定输出图像大小
src：输入图像
M：3*3变换矩阵
flags：插值方法，默认为INTER_LINEAR
borderMode：边类型，默认为BORDER_CONSTANT
borderValue：边界值，默认为0
'''

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透视变换通过函数 cv2.getPerspectiveTransform() 来天生转换矩阵，需输入输入图像和输出图像的四个极点的坐标。

cv2.getPerspectiveTransform(p1,p2)
# p1,p2分别为原图像4点坐标和新图像4点坐标

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手动获取图像极点的直接透视变换 1 、获取图像四个极点（通过 photoshop 等软件手动获取，或用 python-opencv 程序手动获取） 2 、形成变换矩阵 3 、透视变换

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('C:/Users/df/Desktop/pp.png')
H_rows, W_cols= img.shape[:2]
print(H_rows, W_cols)
# 原图中书本的四个角点(左上、右上、左下、右下),获取方法见《鼠标点击图片显示点击点及坐标》
pts1 = np.float32([[124,62], [457,100], [53,576], [559,539]])
#变换后矩阵位置
pts2 = np.float32([[0, 0],[W_cols,0],[0, H_rows],[H_rows,W_cols],])
# 生成透视变换矩阵；进行透视变换
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (668, 634))
cv2.imshow("original_img",img)
cv2.imshow("result",dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

复制代码

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("pp.png")
print("the shape of the imag is: ",img.shape)
def on_EVENT_LBUTTONDOWN(event, x, y, flags, param):
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
xy = "%d,%d" % (x, y)
print (xy)
cv2.circle(img, (x, y), 1, (255, 0, 0), thickness = -1)
cv2.putText(img, xy, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,
1.0, (0,0,0), thickness = 1)
cv2.imshow("image", img)
cv2.namedWindow("image")
cv2.setMouseCallback("image", on_EVENT_LBUTTONDOWN)
cv2.imshow("image", img)
while(True):
try:
cv2.waitKey(100)
if cv2.getWindowProperty('img',cv2.WND_PROP_VISIBLE) <= 0:
break # 防止直接关闭窗口后的“阻塞”
except Exception:
cv2.destroyWindow("image")
break
cv2.waitKey(0)
#cv2.destroyAllWindow()

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通过创建一个鼠标回调函数，当鼠标变乱发生时执行该函数。鼠标变乱可以是任何与鼠标相关的事 件，如左键向下、左键向上、左键双击等。 它为我们提供了每个鼠标变乱的坐标（ x ， y ）。
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