Python图像处理丨带你掌握图像几何变换

1. 图像几何变换的概念

图像几何变换是指对图像进行旋转、平移、缩放、翻转等操作的过程，它可以改变图像的大小、形状、位置和方向。图像几何变换常常用于图像处理和计算机视觉领域。

2. 图像几何变换的分类

2.1 旋转变换

旋转变换是指将图像按照一定角度进行旋转的操作。在Python中，可以使用OpenCV的getRotationMatrix2D函数进行旋转矩阵的计算，然后使用warpAffine函数应用旋转变换。

import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 获取图像的中心点
(h, w) = image.shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)
# 计算旋转矩阵
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, 45, 1.0)
# 应用旋转变换
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))
# 显示结果
cv2.imshow('Rotated Image', rotated)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，getRotationMatrix2D函数用于计算旋转矩阵，其中参数center表示旋转中心点坐标，参数angle表示旋转角度，参数scale表示缩放比例。

2.2 平移变换

平移变换是指将图像在平面上沿着指定的方向进行平移的操作。在Python中，可以使用OpenCV的warpAffine函数进行平移变换。

import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 定义平移矩阵
M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])
# 应用平移变换
translated = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))
# 显示结果
cv2.imshow('Translated Image', translated)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，warpAffine函数用于应用平移变换，其中参数M表示平移矩阵，参数(image.shape[1], image.shape[0])表示输出图像大小。

2.3 缩放变换

缩放变换是指改变图像的尺寸大小的操作。在Python中，可以使用OpenCV的resize函数进行缩放变换。

import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 缩放图像
scale_percent = 60  # 缩放比例为60%
width = int(image.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(image.shape[0] * scale_percent / 100)
resized = cv2.resize(image, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 显示结果
cv2.imshow('Resized Image', resized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，resize函数用于缩放变换，其中参数(width, height)表示输出图像大小，参数interpolation表示插值方法。

2.4 翻转变换

翻转变换是指将图像按照水平或垂直方向进行翻转的操作。在Python中，可以使用OpenCV的flip函数进行翻转变换。

import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 水平翻转图像
flipped = cv2.flip(image, 1)
# 显示结果
cv2.imshow('Flipped Image', flipped)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，flip函数用于翻转变换，其中参数1表示水平翻转，参数0表示垂直翻转。

3. 控制图像几何变换的参数

图像几何变换时，可以通过调整参数来控制变换的效果。其中一个重要的参数是temperature，它用于调整颜色的温度。

例如，当temperature=0.6时，表示将图像的颜色温度降低。下面是应用温度调整的代码示例：

import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 调整图像温度
temperature = 0.6
adjusted = image * temperature
# 限制图像像素值范围
adjusted = np.clip(adjusted, 0, 255)
# 显示结果
cv2.imshow('Adjusted Image', adjusted)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，temperature参数表示图像的颜色温度，乘以该值可以调整图像的颜色。使用np.clip函数将图像的像素值限制在0和255之间，避免溢出。

4. 总结

本文介绍了Python图像处理中的图像几何变换，包括旋转、平移、缩放和翻转四种常见的变换操作。通过使用OpenCV库和相应的函数，可以方便地实现这些变换。同时，本文还提到了一个重要的参数temperature，可以用于控制图像的颜色温度。掌握图像几何变换的概念和使用方法，可以帮助我们更好地处理和调整图像。