python OpenCV 圖片的幾何變形

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縮放

1. import numpy as np
   
2. import cv2 as cv
   
3. img = cv.imread('test.jpg')
   
4. res = cv.resize(img, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv.INTER_CUBIC)
   
5. # OR
   
6. height, width = img.shape[:2]
   
7. res = cv.resize(img, (2*width, 2*height), interpolation=cv.INTER_CUBIC)

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cv.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])
dsize：輸出圖片的大小，如果為None，dsize = Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rwos))
fx：沿x軸的比例因子，當其等於0時，fx = (double)dsize.width / src.cols
fy：沿y軸的比例因子，當其等於0時，fy = (double)dsize.height / src.rows
dsize和fx、fy不能同時為0；當dsize和fx、fy都定義時，以dsize為準
interpolation：插值方式，預設為cv.INTER_LINEAR；詳見cv::InterpolationFlags

位移

1. import cv2 as cv
   
2. import numpy as np
   
3. 
   
4. img = cv.imread('opencv.jpg', 0)
   
5. rows, cols = img.shape
   
6. M = np.float32([[1,0,100], [0,1,50]])
   
7. dst = cv.warpAffine(img, M, (cols+100, rows+50))
   
8. 
   
9. cv.imshow('img', dst)
   
10. cv.waitKey(0)
    
11. cv.destroyAllWindows()

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M：變換矩陣
dsize：輸出圖片的大小，格式為（width，height），width=cols，height=rows

位移變換矩陣為：

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如果知道位移方向（x，y），就是（tx,ty），用np.float32()，建立矩陣，然後傳入cv.warpAffine()函式中。上例為x軸平移100，y軸平移50，（100，50）。

旋轉

1. img = cv.imread('test.jpg', 0)
   
2. rows, cols = img.shape
   
3. 
   
4. M = cv.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 90, 1)
   
5. dst = cv.warpAffine(img, M, (cols, rows))

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旋轉矩陣為：

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OpenCV也提供了縮放旋轉，通過調節旋轉點，你可以在任意你喜歡的位置旋轉，修改旋轉矩陣為下列矩陣：

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其中

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OpenCV提供了這個變換矩陣的方法：
cv.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
計算出一個二維旋轉的仿射矩陣
center：旋轉中心座標
angle：旋轉角度，正值意味著逆時針旋轉，座標原點為左上角
scale：縮放比例

仿射變換

在仿射變換中，原始影象中的所有平行線在輸出影象中仍然是平行的。為了找到變換矩陣，我們需要從輸入影象中得到三個點，以及它們在輸出影象中的對應位置。然後cv.getAffineTransform將會建立一個2x3矩陣，它將被傳遞給cv.warpAffine。
cv.getAffineTransform(src, dst)
cv.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]])
下面的示例，並檢視我選擇的點(以綠色表示):

1. import cv2 as cv
   
2. import numpy as np
   
3. from matplotlib import pyplot as plt
   
4. 
   
5. img = cv.imread('opencv.jpg')
   
6. rows, cols = img.shape[:2]
   
7. pts1 = np.float32([[50,50], [200,50], [50,200]])
   
8. pts2 = np.float32([[10,100], [200,50], [100,250]])
   
9. M = cv.getAffineTransform(pts1, pts2)
   
10. dst = cv.warpAffine(img, M, (cols, rows))
    
11. plt.subplot(121), plt.imshow(img), plt.title('Input')
    
12. plt.subplot(122), plt.imshow(dst), plt.title('Output')
    
13. plt.show()

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視角轉換

視角轉換，需要一個3x3的矩陣。即使在轉換之後，直線仍然是直的。建立這個矩陣，你需要在輸入圖中找四個點，和輸出圖中對應的四個點。在這4個點中，有3個不應該是共線的。然後通過
cv.getPerspectiveTransform建立矩陣，然後提供給cv.warpPerspective
cv.getPerspectiveTransform(src, dst)
cv.warpPerspective(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]])
示例：

1. import cv2 as cv
   
2. import numpy as np
   
3. from matplotlib import pyplot as plt
   
4. 
   
5. img = cv.imread('sudoku.png')
   
6. rows,cols,ch = img.shape
   
7. pts1 = np.float32([[56,65], [368,52], [28,387], [389,390]])
   
8. pts2 = np.float32([[0,0], [300,0], [0,300], [300,300]])
   
9. M = cv.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
   
10. dst = cv.warpPerspective(img, M, (300,300))
    
11. plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input')
    
12. plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output')
    
13. plt.show()

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