仿射变换opencv（仿射变换opencv实验报告）

## 仿射变换OpenCV### 简介在计算机视觉领域，图像变换是一种常见的操作，而仿射变换是其中一种重要的变换类型。它可以实现图像的平移、旋转、缩放、错切等操作，并且保持图像的“平直性”。OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的函数来实现仿射变换。本文将详细介绍如何使用OpenCV进行仿射变换。### 仿射变换原理#### 1. 数学定义仿射变换可以通过以下矩阵形式表示：``` [x', y', 1] = [x, y, 1]

M ```其中：

`(x, y)` 是原始图像中的像素坐标

`(x', y')` 是变换后图像中的像素坐标

`M` 是一个 2x3 的仿射变换矩阵#### 2. 变换矩阵仿射变换矩阵 `M` 包含了图像变换的信息，例如：

平移： `M = [[1, 0, tx], [0, 1, ty]]`， 其中 `(tx, ty)` 是平移量

缩放： `M = [[sx, 0, 0], [0, sy, 0]]`， 其中 `(sx, sy)` 是缩放比例

旋转： `M = [[cos(theta), -sin(theta), 0], [sin(theta), cos(theta), 0]]`， 其中 `theta` 是旋转角度#### 3. 图像插值由于仿射变换后的像素坐标可能不是整数，因此需要进行图像插值来确定新图像像素值。常用的插值方法包括最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。### OpenCV 实现OpenCV 提供了以下函数来实现仿射变换：#### 1. `cv2.getAffineTransform(src, dst)`该函数用于获取仿射变换矩阵。

`src`：原始图像中三个点的坐标，类型为 `np.float32`

`dst`：变换后图像中对应三个点的坐标，类型为 `np.float32`

返回值：2x3 的仿射变换矩阵 `M`#### 2. `cv2.warpAffine(src, M, dsize, flags, borderMode, borderValue)`该函数用于对图像应用仿射变换。

`src`：输入图像

`M`：仿射变换矩阵

`dsize`：输出图像的大小，类型为 `(width, height)`

`flags`：插值方法，例如 `cv2.INTER_LINEAR`

`borderMode`：边界填充方式，例如 `cv2.BORDER_CONSTANT`

`borderValue`：边界填充值，例如 `(0, 0, 0)` 黑色### 示例代码```python import cv2 import numpy as np# 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg')# 定义变换前的三个点坐标 pts1 = np.float32([[50, 50], [200, 50], [50, 200]])# 定义变换后的三个点坐标 pts2 = np.float32([[10, 100], [200, 50], [100, 250]])# 获取仿射变换矩阵 M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)# 应用仿射变换 rows, cols, ch = img.shape dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))# 显示图像 cv2.imshow('Original', img) cv2.imshow('Affine Transform', dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```### 总结本文介绍了使用OpenCV进行仿射变换的基本原理和方法，包括仿射变换的数学定义、变换矩阵、图像插值以及OpenCV提供的相关函数。希望通过本文的介绍，读者能够掌握使用OpenCV进行仿射变换的基本方法，并将其应用到实际的图像处理任务中。

仿射变换OpenCV

简介在计算机视觉领域，图像变换是一种常见的操作，而仿射变换是其中一种重要的变换类型。它可以实现图像的平移、旋转、缩放、错切等操作，并且保持图像的“平直性”。OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的函数来实现仿射变换。本文将详细介绍如何使用OpenCV进行仿射变换。

仿射变换原理

1. 数学定义仿射变换可以通过以下矩阵形式表示：``` [x', y', 1] = [x, y, 1] * M ```其中：* `(x, y)` 是原始图像中的像素坐标 * `(x', y')` 是变换后图像中的像素坐标 * `M` 是一个 2x3 的仿射变换矩阵

2. 变换矩阵仿射变换矩阵 `M` 包含了图像变换的信息，例如：* 平移： `M = [[1, 0, tx], [0, 1, ty]]`， 其中 `(tx, ty)` 是平移量 * 缩放： `M = [[sx, 0, 0], [0, sy, 0]]`， 其中 `(sx, sy)` 是缩放比例 * 旋转： `M = [[cos(theta), -sin(theta), 0], [sin(theta), cos(theta), 0]]`， 其中 `theta` 是旋转角度

3. 图像插值由于仿射变换后的像素坐标可能不是整数，因此需要进行图像插值来确定新图像像素值。常用的插值方法包括最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。

OpenCV 实现OpenCV 提供了以下函数来实现仿射变换：

1. `cv2.getAffineTransform(src, dst)`该函数用于获取仿射变换矩阵。* `src`：原始图像中三个点的坐标，类型为 `np.float32` * `dst`：变换后图像中对应三个点的坐标，类型为 `np.float32` * 返回值：2x3 的仿射变换矩阵 `M`

2. `cv2.warpAffine(src, M, dsize, flags, borderMode, borderValue)`该函数用于对图像应用仿射变换。* `src`：输入图像 * `M`：仿射变换矩阵 * `dsize`：输出图像的大小，类型为 `(width, height)` * `flags`：插值方法，例如 `cv2.INTER_LINEAR` * `borderMode`：边界填充方式，例如 `cv2.BORDER_CONSTANT` * `borderValue`：边界填充值，例如 `(0, 0, 0)` 黑色

示例代码```python import cv2 import numpy as np

读取图像 img = cv2.imread('image.jpg')

定义变换前的三个点坐标 pts1 = np.float32([[50, 50], [200, 50], [50, 200]])

定义变换后的三个点坐标 pts2 = np.float32([[10, 100], [200, 50], [100, 250]])

获取仿射变换矩阵 M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)

应用仿射变换 rows, cols, ch = img.shape dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

显示图像 cv2.imshow('Original', img) cv2.imshow('Affine Transform', dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```

总结本文介绍了使用OpenCV进行仿射变换的基本原理和方法，包括仿射变换的数学定义、变换矩阵、图像插值以及OpenCV提供的相关函数。希望通过本文的介绍，读者能够掌握使用OpenCV进行仿射变换的基本方法，并将其应用到实际的图像处理任务中。