c# OpenCV 图像裁剪、调整大小、旋转、透视（三）

图像裁剪、调整大小、旋转、透视图像处理基本操作。

croppedImage 图像裁剪
Cv2.Resize() 调整图像大小
图像旋转

Cv2.Rotate()旋转
Cv2.Flip()翻转
Cv2.WarpAffine()任意角度旋转
Cv2.GetAffineTransform()透视

一、图像裁剪

// 读取原始图像
Mat image = new Mat("1.png", ImreadModes.Color);
// 设置感兴趣区域的坐标和尺寸
Rect roi = new Rect(100, 100, 200, 200);//坐标 x,y 尺寸 长宽
// 裁剪图像
Mat croppedImage = new Mat(image, roi);
// 显示图片
Cv2.ImShow("image", image);
Cv2.ImShow("croppedImage", croppedImage);

二、调整图像大小

void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR );

参数说明

src：输入，原图像，即待改变大小的图像；
dst：输出，改变大小之后的图像，这个图像和原图像具有相同的内容，只是大小和原图像不一样而已；
dsize：输出图像的大小。如果这个参数不为0，那么就代表将原图像缩放到这个Size(width，height)指定的大小；如果这个参数为0，那么原图像缩放之后的大小就要通过下面的公式来计算：
dsize = Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rows))
其中，fx和fy就是下面要说的两个参数，是图像width方向和height方向的缩放比例。
fx：width方向的缩放比例，如果它是0，那么它就会按照(double)dsize.width/src.cols来计算；
fy：height方向的缩放比例，如果它是0，那么它就会按照(double)dsize.height/src.rows来计算；
interpolation：这个是指定插值的方式，图像缩放之后，肯定像素要进行重新计算的，就靠这个参数来指定重新计算像素的方式，有以下几种：
INTER_NEAREST - 最邻近插值
INTER_LINEAR - 双线性插值，如果最后一个参数你不指定，默认使用这种方法
INTER_AREA -区域插值 resampling using pixel area relation. It may be a preferred method for image decimation, as it gives moire’-free results. But when the image is zoomed, it is similar to the INTER_NEAREST method.
INTER_CUBIC - 4x4像素邻域内的双立方插值
INTER_LANCZOS4 - 8x8像素邻域内的Lanczos插值

void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR );Mat srcImage = new Mat("1.png", ImreadModes.Color);// 临时变量和目标图的定义Mat dstImage1 = new Mat();Mat dstImage2 = new Mat();Mat dstImage3= new Mat();Mat dstImage4 = new Mat();//进行尺寸调整操作Cv2.Resize(srcImage, dstImage1, new OpenCvSharp.Size(srcImage.Cols / 2, srcImage.Rows / 2), (double)InterpolationFlags.Linear);Cv2.Resize(srcImage, dstImage2, new OpenCvSharp.Size(srcImage.Cols / 2, srcImage.Cols / 2), (double)InterpolationFlags.Area);Cv2.Resize(srcImage, dstImage3, new OpenCvSharp.Size(srcImage.Cols * 2, srcImage.Cols * 2), (double)InterpolationFlags.Cubic);Cv2.Resize(srcImage, dstImage4, new OpenCvSharp.Size(srcImage.Cols * 2, srcImage.Cols * 2), (double)InterpolationFlags.Linear);Cv2.ImShow("dstImage1", dstImage1);Cv2.ImShow("dstImage2", dstImage2);Cv2.ImShow("dstImage3", dstImage3);Cv2.ImShow("dstImage4", dstImage4);

OpenCV图像缩放resize各种插值方式的比较

三、图片旋转

左旋转90° Cv2.Rotate(src, dst, RotateFlags.Rotate90CounterClockwise);
右旋转90° Cv2.Rotate(src, dst, RotateFlags.Rotate90Clockwise);
旋转180° Cv2.Rotate(src, dst, RotateFlags.Rotate180);
垂直翻转 Cv2.Flip(src, dst, FlipMode.Y);
水平翻转Cv2.Flip(src, dst, FlipMode.X);

using OpenCvSharp;
using System;class Program
{static void Main(){Mat src = new Mat("input.jpg", ImreadModes.Color);Mat dst = new Mat();Cv2.Rotate(src, dst, RotateFlags.Rotate90Clockwise);Cv2.ImShow("dst", dst);Cv2.WaitKey(0);}
}

6.任意角度旋转

Cv2.WarpAffine(
InputArray src, // 输入图像
OutputArray dst, // 输出图像
InputArray M, // 旋转矩阵
Size dsize, // 输出图像大小
int flags = INTER_LINEAR, // 像素插值方式
int borderMode = BORDER_CONSTANT, // 背景填充默认为常量
const Scalar & borderValue = Scalar() // 填充颜色默认为黑色
)

using OpenCvSharp;Mat img = new Mat("1.png", ImreadModes.Grayscale);
Point2f center = new Point2f(img.Cols / 2f, img.Rows / 2f);
//使用了Cv2.GetRotationMatrix2D()函数构建旋转矩阵，然后使用Cv2.WarpAffine()函数进行仿射变换。
Mat matrix = Cv2.GetRotationMatrix2D(center, 45, 0.6);
Cv2.WarpAffine(img, img, matrix, img.Size());
Cv2.ImShow("img", img);
Cv2.WaitKey(0);
Cv2.DestroyAllWindows();

7.图像透视

Cv2.GetAffineTransform(srcPoints, dstPoints);

参数

src: 代表输入图像的三个点坐标, 形为：[[col_1, row_1], [col_2, row_2], [col_3, row_3]]
dst: 代表输出图像的三个点坐标, 形为：[[col_4, row_4], [col_5, row_5], [col_6, row_6]]
点1 由位置 [col_1, row_1] 移动到 [col_4, row_4]
点2 由位置 [col_2, row_2] 移动到 [col_5, row_5]
点3 由位置 [col_3, row_3] 移动到 [col_6, row_6]
由这3个点的位置变化，可以得到变化矩阵 M
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using OpenCvSharp;Mat src = new Mat("input.jpg", ImreadModes.Color);
Mat dst = new Mat();Point2f[] srcPoints = new Point2f[]
{new Point2f(0, 0),new Point2f(src.Cols, 0),new Point2f(0, src.Rows)
};Point2f[] dstPoints = new Point2f[]
{new Point2f(src.Cols * 0.0f, src.Rows * 0.33f),new Point2f(src.Cols * 0.85f, src.Rows * 0.25f),new Point2f(src.Cols * 0.15f, src.Rows * 0.7f)
};Mat affineMatrix = Cv2.GetAffineTransform(srcPoints, dstPoints);
Cv2.WarpAffine(src, dst, affineMatrix, src.Size());Cv2.ImShow("src", src);
Cv2.ImShow("dst", dst);
Cv2.WaitKey();

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