[python opencv 计算机视觉零基础到实战]二十、图片缩放、位移、旋转

一、学习目标

1. 了解图片如何进行缩放
2. 了解图片如何进行位移
3. 了解图片如何进行旋转

目录

上一节：[python opencv 计算机视觉零基础到实战] 十九、简易绘画板制作

二、了解图片的一般操作（缩放、位移）

2.1 了解如何对图片进行缩放操作

在opencv中，我们可以对图片进行缩放、旋转、位移、变换等操作。这一节我们将讲解相关的内容。

首先我们了解一下OpenCV中对图片的缩放操作。在OpenCV中对图片进行缩放使用resize方法，resize方法函数原型如下：

cv2.resize(InputArray src, OutputArray dst, Size, fx, fy, interpolation)

resize函数接收6个参数，分别是src、dst、Size、fx、fy以及interpolation，这几个参数的说明如下：

• src为所需要进行操作的图片数据
• dst为输出图片
• Size为输出图片的尺寸
• fx、fy分别为沿x轴缩放的系数以及沿y轴缩放的系数
• interpolation为插入方式

interpolation 插入方式有五种，分别是：

• INTER_NEAREST 近邻插值
• INTER_LINEAR 双线性插值，也是默认的方法
• INTER_AREA 像素区域关系进行重采样
• INTER_CUBIC 4x4像素邻域的双三次插值
• INTER_LANCZOS4 8x8像素邻域的Lanczos插值

我们首先读取一张图片；

import cv2 as cv

img = cv.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1.jpg')

由于我们使用使用缩放需要获取到图片的宽高：

x, y = img.shape[0:2]

随后将值传入到resize函数之中，由于我们是缩小4倍显示，所以宽高需要除4，传入值输出尺寸的参数中，也就是：

resize_img = cv.resize(img, (int(y / 4), int(x / 4)))

完整代码如下：

import cv2 as cv

img = cv.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1.jpg')

x, y = img.shape[0:2]
cv.imshow('img', img)
resize_img = cv.resize(img, (int(y / 4), int(x / 4)))
cv.imshow('resize0', resize_img)
cv.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

结果如下：

我们也可以将大小进行扩大：

resize_img = cv.resize(img, (int(y * 4), int(x * 4)))

结果如下：
对图片进行缩放时我们也可以不按比例进行缩放，这个时候只需要控制dsize我们所希望输出的大小即可，代码如下：

import cv2 as cv

img = cv.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1.jpg')
x, y = img.shape[0:2]
cv.imshow('img', img)
resize_img = cv.resize(img, (int(y / 4), int(x / 2)))
cv.imshow('resize0', resize_img)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

结果如下：

2.2 了解如何对图片进行位移操作

在opencv中位移也是比较简单的，我们首先读取图片，并且读取到宽高以及通道，代码如下：

img = cv.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1.jpg')
x, y ,c = img.shape[0:3]

随后进行for循环嵌套循环遍历每一个坐标点的值，以上获取到的x为高y为宽，我们平移100个单位只需要在遍历后，在宽度y加100个单位的内容处赋予原图内容，这个时候整个图片就会产生位移的效果，并且在内循环宽度y的时候，需要减去100，因为我们平移后后面的内容将不会显示在当前内容中，代码如下：

for i in range( x ):
    for j in range( y - 100 ):
        dst[i, j + 100] = img[i, j]

完整代码如下：

import cv2 as cv
import numpy as np

img = cv.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1.jpg')
x, y ,c = img.shape[0:3]
dst = np.zeros(img.shape[0:3], np.uint8)
for i in range( x ):
    for j in range( y - 100 ):
        dst[i, j + 100] = img[i, j]

cv.imshow('image', dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

结果如下：
我们也可以上下位移，只需要将宽度增加100个单位换成高度减小100个单位即可：

for i in range( x- 100 ):
    for j in range( y  ):
        dst[i+ 100, j ] = img[i, j]

也可以同时对高与宽进行平移，同理可得代码如下：

for i in range( x- 100 ):
    for j in range( y - 100 ):
        dst[ i+ 100, j + 100] = img[i, j]

结果如下：

2.3 了解如何对图片进行旋转操作

在OpenCV中对图片进行旋转需要使用一个方法getRotationMarix2D。getRotationMarix2D会定义一个旋转矩阵，我们只需要传入参数即可实现对图片的旋转操作。getRotationMarix2D接收3个三个参数，第一个是旋转中心、第二个是旋转角度、第三个是旋转后的图像缩放比例。

首先依旧是读取图片获取宽高：

img = cv.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1.jpg')
cv.namedWindow("Image",cv.WINDOW_NORMAL)
cv.namedWindow("src",cv.WINDOW_NORMAL)
x, y ,c = img.shape[0:3]

随后使用 getRotationMatrix2D 方法：

mr = cv.getRotationMatrix2D((x*0.5, y*0.5), 45, 0.5)

getRotationMatrix2D参数的第一个是旋转中心，(x0.5, y0.5)表示取中心点为旋转中心，45表示旋转角度，0.5表示缩放系数为原图的一半。随后定义好旋转矩阵后传入到warpAffine方法中。
warpAffine() 一共函数五个参数，我们暂时使用前三个，前三个的作用分别是：第一个参数为进行几何变换的图片，第二个为进行几何变换的关系矩阵，第三个为进行变换的中心坐标，代码如下：

dst = cv.warpAffine(img, mr, (x, y))

完整代码如下：

import cv2 as cv
import numpy as np

img = cv.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1.jpg')
cv.namedWindow("Image",cv.WINDOW_NORMAL)
cv.namedWindow("src",cv.WINDOW_NORMAL)
x, y ,c = img.shape[0:3]

mr = cv.getRotationMatrix2D((x*0.5, y*0.5), 45, 0.5)
dst = cv.warpAffine(img, mr, (x, y))

cv.imshow('Image', dst)
cv.imshow('src', img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

结果如下：

三、总结

1. 了解图片使用resize方法进行缩放
2. 了解图片直接编辑数据进行位移
3. 了解图片使用getRotationMatrix2D方法构件旋转矩阵后使用warpAffine进行变换从而得到旋转后的图片结果