Python图像处理丨图像缩放、旋转、翻转与图像平移

super1 · 发表于 2022-6-3 20:14

摘要：本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像位移操作、旋转和翻转效果，包括四部分知识：图像缩放、图像旋转、图像翻转、图像平移。

本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 六.图像缩放、图像旋转、图像翻转与图像平移》，作者：eastmount 。
本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像位移操作、旋转和翻转效果，包括四部分知识：图像缩放、图像旋转、图像翻转、图像平移。全文均是基础知识，希望对您有所帮助。
一.图像缩放

图像缩放主要调用resize()函数实现，具体如下：
result = cv2.resize(src, dsize[, result[. fx[, fy[, interpolation]]]])
其中src表示原始图像，dsize表示缩放大小，fx和fy也可以表示缩放大小倍数，他们两个（dsize或fx\fy）设置一个即可实现图像缩放。例如：

result = cv2.resize(src, (160,160))
result = cv2.resize(src, None, fx=0.5, fy=0.5)

图像缩放：设（x0, y0）是缩放后的坐标，（x, y）是缩放前的坐标，sx、sy为缩放因子，则公式如下：

代码示例如下所示：
#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np

#读取图片
src = cv2.imread(&#39;test.jpg&#39;)

#图像缩放
result = cv2.resize(src, (200,100))
print result.shape

#显示图像
cv2.imshow(&#34;src&#34;, src)
cv2.imshow(&#34;result&#34;, result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()输出结果如下图所示，图像缩小为（200，100）像素。

需要注意的是，代码中 cv2.resize(src, (200,100)) 设置的dsize是列数为200，行数为100。
同样，可以获取原始图像像素再乘以缩放系数进行图像变换，代码如下所示。
#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np

#读取图片
src = cv2.imread(&#39;test.jpg&#39;)
rows, cols = src.shape[:2]
print rows, cols

#图像缩放 dsize(列,行)
result = cv2.resize(src, (int(cols*0.6), int(rows*1.2)))

#显示图像
cv2.imshow(&#34;src&#34;, src)
cv2.imshow(&#34;result&#34;, result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()输出结果如下图所示：

最后讲解(fx,fy)缩放倍数的方法对图像进行放大或缩小。
#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np

#读取图片
src = cv2.imread(&#39;test.jpg&#39;)
rows, cols = src.shape[:2]
print rows, cols

#图像缩放
result = cv2.resize(src, None, fx=0.3, fy=0.3)

#显示图像
cv2.imshow(&#34;src&#34;, src)
cv2.imshow(&#34;result&#34;, result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()最后输出的结果如下图所示，这是按例比0.3*0.3缩小的。

二、图像旋转

图像旋转主要调用getRotationMatrix2D()函数和warpAffine()函数实现，绕图像的中心旋转，具体如下：

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，(left,top)是旋转后图像的左上角坐标，则公式如下：

代码如下所示：
#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np

#读取图片
src = cv2.imread(&#39;test.jpg&#39;)

#原图的高、宽以及通道数
rows, cols, channel = src.shape

#绕图像的中心旋转
#参数：旋转中心旋转度数 scale
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 30, 1)
#参数：原始图像旋转参数元素图像宽高
rotated = cv2.warpAffine(src, M, (cols, rows))

#显示图像
cv2.imshow(&#34;src&#34;, src)
cv2.imshow(&#34;rotated&#34;, rotated)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()输出结果如下图所示：

如果设置-90度，则核心代码和图像如下所示。
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), -90, 1)
rotated = cv2.warpAffine(src, M, (cols, rows))

三、图像翻转

图像翻转在OpenCV中调用函数flip()实现，原型如下：
dst = cv2.flip(src, flipCode)
其中src表示原始图像，flipCode表示翻转方向，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。
代码如下所示：
#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#读取图片
img = cv2.imread(&#39;test.jpg&#39;)
src = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)

#图像翻转
#0以X轴为对称轴翻转 >0以Y轴为对称轴翻转 <0X轴Y轴翻转
img1 = cv2.flip(src, 0)
img2 = cv2.flip(src, 1)
img3 = cv2.flip(src, -1)

#显示图形
titles = [&#39;Source&#39;, &#39;Image1&#39;, &#39;Image2&#39;, &#39;Image3&#39;]
images = [src, img1, img2, img3]
for i in xrange(4):
plt.subplot(2,2,i+1), plt.imshow(images, &#39;gray&#39;)
plt.title(titles)
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()  输出结果如下图所示：

四、图像平移

图像平移：设（x0, y0）是缩放后的坐标，（x, y）是缩放前的坐标，dx、dy为偏移量，则公式如下：

图像平移首先定义平移矩阵M，再调用warpAffine()函数实现平移，核心函数如下：
M = np.float32([[1, 0, x], [0, 1, y]])
shifted = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))
完整代码如下所示：
#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#读取图片
img = cv2.imread(&#39;test.jpg&#39;)
image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)

#图像平移下、上、右、左平移
M = np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, 100]])
img1 = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, -100]])
img2 = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 0]])
img3 = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, -100], [0, 1, 0]])
img4 = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

#显示图形
titles = [ &#39;Image1&#39;, &#39;Image2&#39;, &#39;Image3&#39;, &#39;Image4&#39;]
images = [img1, img2, img3, img4]
for i in xrange(4):
plt.subplot(2,2,i+1), plt.imshow(images, &#39;gray&#39;)
plt.title(titles)
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()  输出结果如下图所示：

华为伙伴暨开发者大会2022火热来袭，重磅内容不容错过！
【精彩活动】勇往直前·做全能开发者→12场技术直播前瞻，8大技术宝典高能输出，还有代码密室、知识竞赛等多轮神秘任务等你来挑战。即刻闯关，开启终极大奖！点击踏上全能开发者晋级之路吧！
【技术专题】未来已来，2022技术探秘→华为各领域的前沿技术、重磅开源项目、创新的应用实践，站在智能世界的入口，探索未来如何照进现实，干货满满点击了解

点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~

zt3ff3n · 发表于 2022-6-3 20:19

我到华为售后付费维修，华为没有安装螺丝导致手机屏幕损坏。且有二次到店，监控能证明没有装螺丝的情况下。华为答复：无法还原客户使用场景，拒绝核实相关情况。言下之意是：手机维修完之后交给消费者，华为无法核实消费者有没故意损坏自己的手机，离柜概不负责。这就是华为的售后服务？华为就是这样对待自己的客户？再买华为我是！！！

Ilingis · 发表于 2022-6-3 20:24

这么牛的文章，必须三连载！

		自动登录	找回密码
密码			立即注册

Python图像处理丨图像缩放、旋转、翻转与图像平移

本帖子中包含更多资源