【OpenCV 例程200篇】32. 图像的扭变(错切)

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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】32. 图像的扭变(错切)


图像的错切变换也称斜切,是指平面景物在投影平面上的非垂直投影,使图像中的图形在水平方向或垂直方向产生扭变。

以水平扭变为例,像素点 (x,y) 在水平方向发生扭变变成斜边,而在垂直方向的边不变,可以由以下公式描述:
[x~y~1]=MAS[xy1],MAS=[1tanθ0010001]\begin{bmatrix} \tilde{x}\\ \tilde{y}\\ 1 \end{bmatrix} = M_{AS} \begin{bmatrix} x\\ y\\ 1 \end{bmatrix} ,\hspace{1em} M_{AS} = \begin{bmatrix} 1 &tan \theta &0\\ 0 &1 &0\\ 0 &0 &1 \end{bmatrix} x~y~1=MASxy1,MAS=100tanθ10001

由扭变角度 θ上式构造错切变换矩阵 MAS,由函数 cv2.warpAffine 可以计算变换后的扭变图像。


基本例程:1.41 图像的错切

    # 1.41 图像的错切img = cv2.imread("../images/imgB2.jpg")  # 读取彩色图像(BGR)height, width = img.shape[:2]  # 图片的高度和宽度MAS = np.float32([[1, 0.2, 0], [0, 1, 0]])  # 构造错切变换矩阵imgShear = cv2.warpAffine(img, MAS, (width, height))plt.figure(figsize=(9,6))plt.subplot(121), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title("imgOrigin")plt.subplot(122), plt.imshow(cv2.cvtColor(imgShear, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title("imgShear")plt.show()

在这里插入图片描述



(本节完)


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【第3章:图像的几何变换】

31. 图像金字塔(cv2.pyrDown)
32. 图像的扭变(错切)
33. 图像的复合变换

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