如今，圖像編輯變得越來越流行，因為手機有內置的功能，可以讓你裁剪、旋轉和更多的操作你的圖像。

這篇文章中，我們將探索和學習這些圖像編輯技術。具體來說，我們將學習如何:

• 旋轉圖像
• 移動圖像

基本圖像變換操作

圖像旋轉和平移是圖像編輯中最基本的操作之一。兩者都屬于廣義的仿射變換。因此，在學習更復雜的轉換之前，你應該首先學習旋轉和平移圖像，使用OpenCV中可用的函數(shù)?？纯聪旅娴膱D片，我們將在這里的所有轉換示例中使用它。

讓我們先看看下面的代碼，它將用于使用OpenCV執(zhí)行圖像旋轉。
Python

import cv2

# Reading the image
image = cv2.imread('image.jpg')

# dividing height and width by 2 to get the center of the image
height, width = image.shape[:2]
# get the center coordinates of the image to create the 2D rotation matrix
center = (width/2, height/2)

# using cv2.getRotationMatrix2D() to get the rotation matrix
rotate_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center=center, angle=45, scale=1)

# rotate the image using cv2.warpAffine
rotated_image = cv2.warpAffine(src=image, M=rotate_matrix, dsize=(width, height))

cv2.imshow('Original image', image)
cv2.imshow('Rotated image', rotated_image)
# wait indefinitely, press any key on keyboard to exit
cv2.waitKey(0)
# save the rotated image to disk
cv2.imwrite('rotated_image.jpg', rotated_image)

C++

#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main(int, char**) 
{
    Mat image = imread("image.jpg");
	  imshow("image", image);
	  waitKey(0);
	  double angle = 45;

	  // get the center coordinates of the image to create the 2D rotation matrix
	  Point2f center((image.cols - 1) / 2.0, (image.rows - 1) / 2.0);
	  // using getRotationMatrix2D() to get the rotation matrix
	  Mat rotation_matix = getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0);

	  // we will save the resulting image in rotated_image matrix
	  Mat rotated_image;
	  // rotate the image using warpAffine
	  warpAffine(image, rotated_image, rotation_matix, image.size());
	  imshow("Rotated image", rotated_image);
    // wait indefinitely, press any key on keyboard to exit
	  waitKey(0);
	  // save the rotated image to disk
	  imwrite("rotated_im.jpg", rotated_image);

	  return 0;
}

使用OpenCV進行圖像旋轉

通過定義一個變換矩陣M，你可以將圖像旋轉一個特定的角度θ。這個矩陣通常是這樣的:

OpenCV提供了為圖像定義旋轉中心的能力，以及一個縮放因子來調整圖像的大小。在這種情況下，變換矩陣如下。

在上述矩陣中:

其中$c_x$和$c_y$是圖像旋轉所沿的坐標。

OpenCV提供了getRotationMatrix2D()函數(shù)來創(chuàng)建上面的轉換矩陣。
以下是創(chuàng)建2D旋轉矩陣的語法:

getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

getRotationMatrix2D()函數(shù)接受以下參數(shù):

• center:圖像的旋轉中心:
• angle: 旋轉角度:
• scale :一個各向同性的比例因子，根據提供的值將圖像向上或向下縮放

如果angle是正的，圖像將逆時針方向旋轉。如果你想順時針旋轉圖像相同的量，那么角度需要是負的。

旋轉分為三步操作:
1. 首先，你需要得到旋轉的中心。這通常是你要旋轉的圖像的中心。
2. 接下來，創(chuàng)建2d旋轉矩陣。OpenCV提供了我們在上面討論過的getRotationMatrix2D()函數(shù)。
3. 最后，使用在上一步中創(chuàng)建的旋轉矩陣對圖像應用仿射變換。OpenCV中的warpAffine()函數(shù)完成這項工作。

warpAffine()函數(shù)的作用是:對圖像應用一個仿射變換。在進行仿射變換后，原圖像中所有的平行線在輸出圖像中也保持平行。

warpAffine()的完整語法如下所示

warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]])

下面是函數(shù)的參數(shù):

• src:原圖
• M:變換矩陣
• dsize:輸出圖像的大小
• dst:輸出圖像
• flags: 插值方法的組合如INTER_LINEAR或INTER_NEAREST
• borderMode:像素擴展方法
• borderValue:在邊界不變的情況下使用的值，默認值為0

注意:你可以在這里了解更多關于OpenCV仿射轉換的信息

旋轉后的圖片

使用OpenCV平移圖像

在計算機視覺中，圖像的平移意味著沿著x軸和y軸移動指定數(shù)量的像素。設圖像需要移動的像素為tx和ty，則可以定義一個平移矩陣M:

現(xiàn)在，在通過tx和ty值移動圖像時，有幾點你應該記住。

• 為tx提供正值將使圖像向右移動，而負值將使圖像向左移動。
• 同樣，ty值為正值時，圖像會向下平移，而ty值為負值時，圖像會向上平移。

按照以下步驟使用OpenCV平移圖片:

• 首先讀取圖像，獲得圖像的寬度和高度。
• 接下來，像旋轉一樣，創(chuàng)建一個變換矩陣，這是一個2D數(shù)組。這個矩陣包含沿x軸和y軸移動圖像所需的信息。
• 同樣，在旋轉中，在最后一步中使用warpAffine()函數(shù)來應用仿射轉換。

仔細閱讀這段代碼，看看它有多簡單:

Python

import cv2 
import numpy as np

# read the image 
image = cv2.imread('image.jpg')
# get the width and height of the image
height, width = image.shape[:2]

C++

#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv
// read the image 
Mat image = imread("image.jpg");
// get the height and width of the image
int height = image.cols;
int width = image.rows;

在上面的代碼塊中，您讀取圖像并獲得其高度和寬度。
接下來，創(chuàng)建平移矩陣。

Python

# get tx and ty values for translation
# you can specify any value of your choice
tx, ty = width / 4, height / 4

# create the translation matrix using tx and ty, it is a NumPy array 
translation_matrix = np.array([
    [1, 0, tx],
    [0, 1, ty]
], dtype=np.float32)

C++

// get tx and ty values for translation
float tx = float(width) / 4;
float ty = float(height) / 4;
// create the translation matrix using tx and ty
float warp_values[] = { 1.0, 0.0, tx, 0.0, 1.0, ty };
Mat translation_matrix = Mat(2, 3, CV_32F, warp_values);

對于平移矩陣，如上所述，您將需要tx和ty。在本例中，您使用寬度和高度的四分之一作為平移值。我們建議您嘗試不同的值并研究它們的輸出。

現(xiàn)在，使用warpAffine()函數(shù)將平移矩陣應用到圖像上，就像對旋轉所做的那樣。

Python

# apply the translation to the image
translated_image = cv2.warpAffine(src=image, M=translation_matrix, dsize=(width, height))

C++

// save the resulting image in translated_image matrix
Mat translated_image;
// apply affine transformation to the original image using the translation matrix
warpAffine(image, translated_image, translation_matrix, image.size());

注意:warpAffine()是一個通用函數(shù)，可以用于對圖像應用任何類型的仿射變換。只要適當?shù)囟x矩陣M。

最后的代碼塊將顯示轉換后的圖像，并將其寫入磁盤。

Python

# display the original and the Translated images
cv2.imshow('Translated image', translated_image)
cv2.imshow('Original image', image)
cv2.waitKey(0)
# save the translated image to disk
cv2.imwrite('translated_image.jpg', translated_image)

C++

//display the original and the Translated images
imshow("Translated image", translated_image);
imshow("Original image", image);
waitKey(0);
// save the translated image to disk
imwrite("translated_image.jpg", translated_image);

下圖顯示了平移后的圖像。
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-454267.html

到了這里，關于Opencv 基礎（四）：使用OpenCV進行圖像旋轉和平移的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網！