几何变换可以看成图像中物体(或像素)空间位置改变,或者说是像素的移动。
几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法,像素通过变换映射到新的坐标位置,新的位置可能是在几个像素之间,即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。最简单的插值方法是最近邻插值,就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素,该方法可能会产生锯齿。这种方法也叫零阶插值,相应比较复杂的还有一阶和高阶插值。
插值算法感觉只要了解就可以了,图像处理中比较需要理解的还是空间变换。
总结一下最近看的关于OpenCV图像几何变换的一些笔记。
这是原图:
原图
1、平移
示例很简单,就是将图像向右平移了100个像素,如图:
2、镜像
生成一个如下效果图:
3、缩放
使用resize直接进行缩放操作,同时还可以使用邻域插值法进行缩放,代码如下:
示例效果图如下:
4、旋转
旋转需要先定义一个旋转矩阵,cv2.getRotationMatrix2D(),参数1:需要旋转的中心点.参数2:需要旋转的角度.参数三:需要缩放的比例。效果如下图:
5、仿射
需要确定图像矩阵的三个点坐标,及(左上角, 左下角,右上角).定义两个矩阵,matSrc 为原图的三个点坐标,matDst为进行仿射的三个点坐标,通过cv2.getAffineTransform()形成组合矩阵.效果如下: