Opencv Python 简明教程

OpenCV Python - Resize and Rotate an Image

在本章中，我们将了解如何使用 OpenCVPython 调整图像大小和旋转图像。

Resize an Image

可以使用 cv2.resize() 函数放大或缩小图像。

resize() 函数的使用方式如下：

resize(src, dsize, dst, fx, fy, interpolation)

一般来说，插值是在已知数据点之间估计算值的处理过程。

当图形数据包含一个间隙，但在间隙的两侧或间隙内的几个特定点内有数据可用时，插值允许我们估算间隙内的值。

在上 resize() 函数中，插值标记确定用于计算目标图像大小的插值类型。

Types of Interpolation

插值类型如下：

  1. INTER_NEAREST − 最近邻插值。

  2. INTER_LINEAR − 双线性插值（默认使用）

  3. INTER_AREA − 使用像素区域关系进行重采样。它是图像抽稀的首选方法，但当图像缩放时，它类似于 INTER_NEAREST 方法。

  4. INTER_CUBIC − 在 4x4 像素邻域上执行双三次插值

  5. INTER_LANCZOS4 − 在 8x8 像素邻域上执行 Lanczos 插值

首选插值方法是 cv2.INTER_AREA 用于缩小，cv2.INTER_CUBIC（慢）和 cv2.INTER_LINEAR 用于缩放。

Example

以下代码将“messi.jpg”图像缩小到其原始高度和宽度的二分之一。

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('messi.JPG',1)
height, width = img.shape[:2]
res = cv2.resize(img,(int(width/2), int(height/2)), interpolation =
cv2.INTER_AREA)

cv2.imshow('image',res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Output

resize image

Rotate an image

OpenCV 使用仿射变换函数对图像进行诸如平移和旋转之类的操作。仿射变换是一种变换，可以表示为矩阵乘法（线性变换）后跟向量加法（平移）。

cv2 模块提供两个函数 cv2.warpAffine 和 cv2.warpPerspective ，您可以使用它们执行各种变换。cv2.warpAffine 采用 2x3 变换矩阵，而 cv2.warpPerspective 采用 3x3 变换矩阵作为输入。

为了找到用于旋转的变换矩阵，OpenCV 提供了一个函数 cv2.getRotationMatrix2D ，如下所示：

getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

然后我们将 warpAffine 函数应用于 getRotationMatrix2D()函数返回的矩阵，以获得旋转后的图像。

以下程序将原始图像旋转 90 度，而不改变其尺寸：

Example

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('OpenCV_Logo.png',1)
h, w = img.shape[:2]

center = (w / 2, h / 2)
mat = cv2.getRotationMatrix2D(center, 90, 1)
rotimg = cv2.warpAffine(img, mat, (h, w))
cv2.imshow('original',img)
cv2.imshow('rotated', rotimg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Output

Original Image

original image

Rotated Image

rotated image