15.Opencv中图像基本变换

1.图像的缩放

resize(src,dst,dsize,fx,fy,interpolation)

src:操作图像

dst:输出,在python中可以不用

dsize:目标大小

fx:x轴的缩放因子

fy:y轴的缩放因子,如果定义了dsize则不需要设置fx fy

interpolation:插值算法

常用缩放算法:

INTER_NEAREST 邻近插值,速度快,效果差

INTER_LINEAR    双线性插值,原图中的4个点,相比于邻近插值,速度快,效果好,为默认插值

INTER_CUBIC 三次插值,原图中的16个点,效果更好,不过时间较长

INTER_AREA 区域插值,效果最好,速度最慢

插值算法,在进行图片放大时可以明显看出差别

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('C:\\Users\\Mengyang\\Desktop\\112.png')

#new = cv2.resize(img,(400,400))
#按比例缩放
print(img.shape)
#new = cv2.resize(img,None,fx=0.7,fy=0.7) 
new = cv2.resize(img,None,fx=0.7,fy=0.7,interpolation = cv2.INTER_AREA)  #采用插值算法

cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('new',new)

cv2.waitKey(0)

15.Opencv中图像基本变换_第1张图片

2.图像的翻转

与图像的旋转不同,翻转为上下  左右

flip(img,flipCode)

flipCode == 0 上下翻转

flipCode>0  左右翻转

flipCode<0   上下+左右

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('C:\\Users\\Mengyang\\Desktop\\112.png')

new = cv2.flip(img,0) #上下翻转
new1 = cv2.flip(img,1) #左右翻转
new2 = cv2.flip(img,-1) #先上下翻转,再左右翻转

cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('new',new)
cv2.imshow('new1',new1)
cv2.imshow('new2',new2)

cv2.waitKey(0)

 3.图像的旋转

按角度旋转

rotate(img,rotateCode)

ROTATE_90_CLOCKWISE   90度顺时针旋转

ROTATE_180  180度旋转

ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE    顺时针旋转270度,也相当于逆时针旋转90度

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('C:\\Users\\Mengyang\\Desktop\\112.png')

new = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE) #顺时针旋转90度
new1 = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_180) #旋转180度
new2 = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE) #旋转270度  逆时针90度

cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('new',new)
cv2.imshow('new1',new1)
cv2.imshow('new2',new2)

cv2.waitKey(0)

 

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