原
python+opencv图像变换的两种方法cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective
# usr/bin/env python
# coding: utf-8
##################### 对图像进行变换（旋转）
# 2018年6月17日07:33:54
import cv2
import numpy as np
# 这里说一下旋转的opencv中为旋转提供的三个要素
# 旋转的中心点（center）
# 旋转角度()
# 旋转后进行放缩
# 我们可以通过cv2.getRotationMatrix2D函数得到转换矩阵
img = cv2.imread('cat.jpg')
rows,cols,_ = img.shape
matrix = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),90,1)
# 得到变换的矩阵，通过这个矩阵再利用warpAffine来进行变换
# 第一个参数就是旋转中心，元组的形式，这里设置成相片中心
# 第二个参数90，是旋转的角度
# 第三个参数1，表示放缩的系数，1表示保持原图大小
img1 = cv2.warpAffine(img,matrix,(cols,rows))
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('img1',img1)
##################### 对图像进行变换（三点得到一个变换矩阵）
# 我们知道三点确定一个平面，我们也可以通过确定三个点的关系来得到转换矩阵
# 然后再通过warpAffine来进行变换
img = cv2.imread('dog.jpg')
rows,cols,_ = img.shape
points1 = np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]])
points2 = np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]])
matrix = cv2.getAffineTransform(points1,points2)
output = cv2.warpAffine(img,matrix,(cols,rows))
cv2.imshow('input',img)
cv2.imshow('output',output)
##################### 对图像进行变换（四点得到一个变换矩阵）
# 进行透视变换
# 可以先用四个点来确定一个3*3的变换矩阵（cv2.getPerspectiveTransform）
# 然后通过cv2.warpPerspective和上述矩阵对图像进行变换
img = cv2.imread('cat.jpg')
rows,cols,_ = img.shape
points1 = np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]])
points2 = np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]])
matrix = cv2.getPerspectiveTransform(points1,points2)
# 将四个点组成的平面转换成另四个点组成的一个平面
output = cv2.warpPerspective(img, matrix, (cols, rows))
# 通过warpPerspective函数来进行变换
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('output',output)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
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