OpenCV中图像的平移、旋转、倾斜、透视的讲解与实战（附Python源码）

客官°小女子只卖身不卖艺 2023-09-30 18:57 23阅读 0赞

> **需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~**

## 一、仿射变换 ##

仿射变换是一种仅在二维平面中发生的几何变形，变换之后的图形仍然可以保持直线的平直性和平行性，也就是说原来的直线变换之后还是直线，平行线变换之后还是平行线，常见的仿射变换包括平移 旋转和倾斜

![802d9a96d8e043168c6bb58f75517016.png][]

OpenCV通过cv2.warpAffine()方法实现仿射变换效果 语法如下

> dst=cv2.warpAffine(src,M,dsize,flags,borderMode,borderValue)
> 
> M 一个二行三列的矩阵 根据此矩阵的值变换原图中的像素位置
> 
> dsize 输出图像的尺寸大小
> 
> flags 插值方式 建议使用默认方式
> 
> borderMode 边界类型
> 
> borderValue 边界值

M也被叫做仿射矩阵 实际上是一个2\*3的列表

> M=\[\[a,b,c\],\[d,e,f\]\] 仿射变换输出的图像按照以下公式计算
> 
> 新x=原x\*a+原y\*b+c
> 
> 新y=原x\*d+原y\*e+f

### 平移 ###

平移就是让图像中的所有像素同时沿着水平或者垂直方向移动，实现这种效果只需要将M设置为以下即可

> M=\[\[1,0,水平移动距离\],\[0,1,垂直移动的距离\]\]

让图像向右下方平移效果如下

![adf3b23b5e004c03828b639d31125461.png][]

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
    M = np.float32([[1, 0, 50],  # 横坐标向右移动50像素
                    [0, 1, 100]])  # 纵坐标向下移动100像素
    dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
    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

### 旋转 ###

OpenCV提供了getRotationMatrix2D方法自动计算旋转图像的M矩阵 语法如下

> M=cv2.getRotationMartix2D(center,angle,scale)
> 
> center 旋转点的中心坐标
> 
> angle 旋转的角度 正数逆时针 负数顺时针
> 
> scale 缩放比例

下面让图像逆时针旋转30度的同时缩小到原来的百分之八十

![db3378bfba8a470898a630d888866be8.png][]

import cv2
    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
    center = (rows / 2, cols / 2)  # 图像的中心点
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, 30, 0.8)  # 以图像为中心，逆时针旋转30度，缩放0.8倍
    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

### 倾斜 ###

OpenCV需要定位图像的三个点来计算倾斜效果，这三个点分别是左上角 右上角和左下角，这样可以保证图像的平直性和平行性

同样有getAffineTransform方法来自动计算倾斜图像的M矩阵 语法如下

> M=cv2.getAffineTransform(src,dst)
> 
> src 原图三个点的坐标 格式为三行两列的浮点数列表
> 
> dst 倾斜图像的三个点坐标 格式与src一样

下面让图像向右倾斜

![8a8d87ecb9654867815d4209bb4ed9bc.png][]

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

## 二、透视 ##

透视就是让图像在三维空间中变形，从不同的角度观察物体，会看到不同的变形画面

OpenCV中需要通过定位图像的四个点计算透视效果，透视效果不能保证图像的平直性和平行性

OpenCV通过warpPerspective方法来实现透视效果

> M=cv2.warpPerspective(src,M,dsize,flags,borderMode,borderValue)
> 
> M是一个三行三列的矩阵 根据此矩阵的值变换原图中的像素位置

通过getPerspectiveTransform方法来计算M矩阵

下面模拟从底部观察图像得到的透视效果

![5aed00c752914b1080e6e19d3bc3b042.png][]

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((4, 2), np.float32)  # 32位浮点型空列表，保存原图四个点
    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
    p1[3] = [cols - 1, rows - 1]  # 右下角点坐标
    p2 = np.zeros((4, 2), np.float32)  # 32位浮点型空列表，保存透视图四个点
    p2[0] = [90, 0]  # 左上角点坐标，向右移动90像素
    p2[1] = [cols - 90, 0]  # 右上角点坐标，向左移动90像素
    p2[2] = [0, rows - 1]  # 左下角点坐标，位置不变
    p2[3] = [cols - 1, rows - 1]  # 右下角点坐标，位置不变
    M = cv2.getPerspectiveTransform(p1, p2)  # 根据四个点的变化轨迹计算出M矩阵
    dst = cv2.warpPerspective(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

**创作不易 觉得有帮助请点赞关注收藏~~~**

[802d9a96d8e043168c6bb58f75517016.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/802d9a96d8e043168c6bb58f75517016.png
[adf3b23b5e004c03828b639d31125461.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/adf3b23b5e004c03828b639d31125461.png
[db3378bfba8a470898a630d888866be8.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/db3378bfba8a470898a630d888866be8.png
[8a8d87ecb9654867815d4209bb4ed9bc.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/8a8d87ecb9654867815d4209bb4ed9bc.png
[5aed00c752914b1080e6e19d3bc3b042.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/5aed00c752914b1080e6e19d3bc3b042.png