Python基本運(yùn)算幾何運(yùn)算處理數(shù)字圖像示例

更新時(shí)間：2021年09月28日 11:40:53 作者：未綄待續(xù)ξ

這篇文章主要介紹了Python基本運(yùn)算，同個(gè)幾個(gè)幾何運(yùn)算處理數(shù)字圖像示例來為大家詳細(xì)講解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助

平移

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# 定義平移矩陣，需要是numpy的float32類型# x軸平移50，y軸平移80, 2*3矩陣
M = np.array([[1, 0, 50],
			 [0, 1, 80]], dtype=np.float32)
# 用仿射變換實(shí)現(xiàn)平移
new_image = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), borderValue=(0, 0, 0))

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鏡像

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水平鏡像

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# Flipped Horizontally 水平翻轉(zhuǎn)
Horizontal = cv2.flip(image, 1)

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垂直鏡像

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# Flipped Vertically 垂直翻轉(zhuǎn)
Vertical = cv2.flip(image, 0)

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旋轉(zhuǎn)

以圖像左上角為旋轉(zhuǎn)中心

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# 定義旋轉(zhuǎn)矩陣, 2x3
M = np.array([[ np.cos(Beta), np.sin(Beta), 0],
      [-np.sin(Beta), np.cos(Beta), 0]], dtype=np.float32)     
# 用仿射變換實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)
new_image = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))

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以圖像中心為旋轉(zhuǎn)中心

# 定義旋轉(zhuǎn)矩陣，這次使用cv2.getRotationMatrix2D()這個(gè)函數(shù)，
# 其中第一個(gè)參數(shù)為旋轉(zhuǎn)的中心點(diǎn)，第二個(gè)為旋轉(zhuǎn)角度，第三個(gè)為縮放比例
M = cv2.getRotationMatrix2D((h/2,w/2), 30, 1)
print(M)
# 用仿射變換實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)
new_image = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), borderMode=cv2.BORDER_DEFAULT)

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縮放

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new_image = cv2.resize(image, (0, 0), fx=3, fy=3, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

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插值算法

雙線性插值算法

cv2.INTER_LINEAR

三次內(nèi)插法

cv2.INTER_CUBIC

以上就是Python基本運(yùn)算幾何運(yùn)算處理數(shù)字圖像示例的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python幾何運(yùn)算處理數(shù)字圖像的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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