OpenCV Python 调整图像大小和旋转
在本章中,我们将学习如何利用OpenCVPython调整图像的大小和旋转。
调整图像大小
可以使用cv2.resize()函数将图像缩放或放大。
resize()函数的用法如下 –
一般来说,插值是一种估计已知数据点之间的值的过程。
当图形数据中存在间隙时,但间隙的两边或间隙内的特定点有可用数据。插值允许我们估计间隙内的值。
在上述resize()函数中,插值标志确定用于计算目标图像大小的插值类型。
插值类型
插值类型如下:
- INTER_NEAREST - 最近邻插值。
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INTER_LINEAR - 双线性插值(默认)。
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INTER_AREA - 使用像素面积关系重新采样。这是图像缩减的首选方法,但当图像被放大时,其效果类似于INTER_NEAREST方法。
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INTER_CUBIC - 一个4×4像素邻域的双三次插值。
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INTER_LANCZOS4 - 一个8×8像素邻域的Lanczos插值。
首选的插值方法是cv2.INTER_AREA用于缩小和cv2.INTER_CUBIC(慢)和cv2.INTER_LINEAR用于放大。
示例
以下代码将“messi.jpg”图像的高度和宽度缩小到原来的一半。
输出
旋转图像
OpenCV使用仿射变换函数进行对图像的操作,如平移和旋转。仿射变换是一种可用矩阵乘法(线性变换)和向量加法(平移)表示的变换。
cv2模块提供了两个函数 cv2.warpAffine 和 cv2.warpPerspective ,您可以使用它们进行各种变换。cv2.warpAffine接受一个2×3的变换矩阵作为输入,而cv2.warpPerspective接受一个3×3的变换矩阵作为输入。
为了找到旋转的变换矩阵,OpenCV提供了一个函数 cv2.getRotationMatrix2D ,如下所示:
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,而不改变尺寸 –
示例
输出
原始图片
旋转的图片