图像缩放归档 - 无聊世界

1、图像形状变换

cv2.resize() 放大和缩小图像
    参数：
        src: 输入图像对象
        dsize：输出矩阵/图像的大小，为0时计算方式如下：dsize = Size(round(fx*src.cols),round(fy*src.rows))
        fx: 水平轴的缩放因子，为0时计算方式：  (double)dsize.width/src.cols
        fy: 垂直轴的缩放因子，为0时计算方式：  (double)dsize.heigh/src.rows
        interpolation：插值算法
            cv2.INTER_NEAREST : 最近邻插值法
            cv2.INTER_LINEAR   默认值，双线性插值法
            cv2.INTER_AREA        基于局部像素的重采样（resampling using pixel area relation）。对于图像抽取（image decimation）来说，这可能是一个更好的方法。但如果是放大图像时，它和最近邻法的效果类似。
            cv2.INTER_CUBIC        基于4x4像素邻域的3次插值法
            cv2.INTER_LANCZOS4     基于8x8像素邻域的Lanczos插值
                     
    cv2.INTER_AREA 适合于图像缩小， cv2.INTER_CUBIC (slow) & cv2.INTER_LINEAR 适合于图像放大

官方代码示例，图像放大2倍

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('C://path/to/image/doge.jpg')

res = cv2.resize(img,None,fx=2, fy=2, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)

#OR

height, width = img.shape[:2]
res = cv2.resize(img,(2*width, 2*height), interpolation = cv2.INTER_CUBIC)

仿射变换（从二维坐标到二维坐标之间的线性变换，且保持二维图形的“平直性”和“平行性”。仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现，包括平移，缩放，翻转，旋转和剪切）

仿射变换的本质：即一个矩阵A和向量B共同组成的转变矩阵，和原图像坐标相乘来得到新图像的坐标，从而实现图像移动，旋转等。如下矩阵A和向量B组成的转变矩阵M，用来对原图像的坐标（x,y）进行转变，得到新的坐标向量T

cv2.warpAffine()   仿射变换（从二维坐标到二维坐标之间的线性变换，且保持二维图形的“平直性”和“平行性”。仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现，包括平移，缩放，翻转，旋转和剪切）
    参数：
        img: 图像对象
        M：2*3 transformation matrix (转变矩阵)
        dsize：输出矩阵的大小,注意格式为（cols，rows）  即width对应cols，height对应rows
        flags：可选，插值算法标识符，有默认值INTER_LINEAR，
               如果插值算法为WARP_INVERSE_MAP, warpAffine函数使用如下矩阵进行图像转dst(x,y)=src(M11*x+M12*y+M13,M21*x+M22*y+M23)
        borderMode：可选， 边界像素模式，有默认值BORDER_CONSTANT 
        borderValue:可选，边界取值，有默认值Scalar()即0

了解了仿射变换的概念，平移变换只是采用了一个如下的转变矩阵（transformation matrix）: 从（x,y）平移到（x+t_x, y+t_y）

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('C://path/to/image/doge.jpg',0)
rows,cols = img.shape

M = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]])
dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))

cv2.imshow('img',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv2.getRotationMatrix2D()  返回2*3的转变矩阵（浮点型）
    参数：
        center：旋转的中心点坐标
        angle：旋转角度，单位为度数，证书表示逆时针旋转
        scale：同方向的放大倍数

# 通过getRotationMatrix2D()能得到转变矩阵

仿射变换矩阵的计算:通过上述的平移，缩放，旋转的组合变换即实现了仿射变换，上述多个变换的变换矩阵相乘即能得到组合变换的变换矩阵。同时该变换矩阵中涉及到六个未知数（2*3的矩阵），通过变换前后对应三组坐标，也可以求出变换矩阵，opencv提供了函数getAffineTransform()来计算变化矩阵

　　　　1> 矩阵相乘：将平移，旋转和缩放的变换矩阵相乘，最后即为仿射变换矩阵

　　　　2> getAffineTransform()：根据变换前后三组坐标计算变换矩阵　　

cv2.getAffineTransform()  返回2*3的转变矩阵
    　 参数：
       　　 src：原图像中的三组坐标，如np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]])
        　　dst: 转换后的对应三组坐标，如np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]])

img = cv2.imread('C://path/to/image/doge.jpg')
rows,cols,ch = img.shape

pts1 = np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]])
pts2 = np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]])

M = cv2.getAffineTransform(pts1,pts2)

dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))

plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input')
plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output')
plt.show()

2、透视变换(persperctive transformation)

仿射变换都是在二维空间的变换，透视变换（投影变换）是在三维空间中发生了旋转。需要前后四组坐标来计算对应的转变矩阵，opencv提供了函数getPerspectiveTransform()来计算转变矩阵，cv2.warpPerspective()函数来进行透视变换。

cv2.getPerspectiveTransform()   返回3*3的转变矩阵
        参数：    
            src：原图像中的四组坐标，如 np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]])
            dst: 转换后的对应四组坐标，如np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]])

            
        cv2.warpPerspective()
        参数：    
            src: 图像对象
            M：3*3 transformation matrix (转变矩阵)
            dsize：输出矩阵的大小，注意格式为（cols，rows）  即width对应cols，height对应rows
            flags：可选，插值算法标识符，有默认值INTER_LINEAR，
                   如果插值算法为WARP_INVERSE_MAP, warpAffine函数使用如下矩阵进行图像转dst(x,y)=src(M11*x+M12*y+M13,M21*x+M22*y+M23)
            borderMode：可选， 边界像素模式，有默认值BORDER_CONSTANT 
            borderValue:可选，边界取值，有默认值Scalar()即0

cv2.perspectiveTransform(src, matrix) 
    参数：      
        src：坐标点矩阵，注意其格式. 如src=np.array([[589, 91],[1355, 91],[1355, 219],[589, 219]], np.float32).reshape(-1, 1, 2), 表示四个坐标点，size为(4, -1, 2)
        matrix：getPerspectiveTransform()得到的透视变换矩阵 返回值：变换后的坐标点，格式和src相同

img = cv2.imread('C://path/to/image/doge.jpg')
rows,cols,ch = img.shape

pts1 = np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]])
pts2 = np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]])

M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)

dst = cv2.warpPerspective(img,M,(300,300))

plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input')
plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output')
plt.show()

若变换前坐标点src(x, y),变换后坐标点为dst(X, Y)，其内部计算过程如下

#matrix
matrix = np.float32([[ 8.06350904e-01 -1.67497791e-02 -4.34096149e+01]
 [ 2.85178118e-02  8.29440456e-01 -6.26063898e+01]
 [ 2.41877972e-05  1.99790270e-05  1.00000000e+00]])

rect = np.array([[589, 91], [1355, 91], [1355, 219], [589, 219]], np.float32)
rect = rect.reshape(-1, 1, 2)
newRect = cv2.perspectiveTransform(rect, matrix)



def test(rect, matrix):
    rect_fill = np.ones((4, 3), dtype=np.float32)
    rect_fill[:, :2] = rect
    mid_rect = np.dot(matrix, rect_fill.T)
    mid_rect = mid_rect.T
    mid_rect[:, :2] = mid_rect[:, :2]/mid_rect[:, 2:]
    print("TEST", mid_rect)

标签：图像缩放

opencv python 基础入门(4): 图像缩放、平移、旋转等

1、图像形状变换

2、透视变换(persperctive transformation)