opencv-python学习笔记（4) ---------几何变换
opencv-python学习笔记（4)
---------几何变换
4.1 图像缩放
代码：
cv2.resize(src,dsize,dst,fx,fy,interpolation)
参数：
src：图像
dsize：绝对尺寸，直接设定调整后的图像大小
dst：输出图像
fx，fy：比例因子，把dsize设为None
Interpolation：（插值方法）
interpolation=cv2.INTER_LINEAR# 双线性插值法
interpolation=cv2.INTER_NEAREST# 最近邻插值法
interpolation=cv2.INTER_AREA # 像素区域重采样（默认）
interpolation=cv2.INTER_CUBIC# 双三次插值
（注：缩小图像，用CV_INTER_AREA来插值；放大图像，用CCV_INTER_LINEAR）
4.2 图像平移
代码：
cv2.warpAfffine(src,M,dsize,dst,flags,borderMode,borderValue)
参数：
src：图像
M： 变换矩阵。为2*3矩阵
对于（x，y）处的像素点，要把他移动到（x+tx，y+ty）的位置，
M=[ 1 0 tx
0 1 ty]
将M设为np.float32的类型
dsize ：输出图像的大小。
flags ：插值方法的组合（int 类型！）
borderMode：边界像素模式（int 类型！）
borderValue ：（重点！）边界填充值; 默认情况下，它为0。
4.3 图像旋转
(图像旋转是指图像按照某个位置转动一定角度的操作，旋转后图像尺寸不变，但坐标轴发生变换)
代码：
cv2.getRotationMatrix2D(center，angle,scale)
参数：
center：中心点
angle：旋转角度
scale：缩放比例
返回值：
旋转矩阵M（调用cv2.warpAffine()进行旋转）
4.4 图像的仿射变换
概念：
仿射变换就是图像的线性变换加上平移，即对图像的缩放，旋转，翻转和平移等操作。
如下图所示，左图的1，2，3点与右图一一对应，仍然形成三角形，即对应情况不发生变化，但形状已经发生变换。
由 image1 到 image2 的转换经过了三个操作：
1、旋转 (线性变换)
2、缩放操作(线性变换)
3、平移 (向量加)
（注：对于图像而言，宽度方向是X，高度方向是Y，坐标的顺序和图像像素对应下标一致所以原点在右上角，y的方向是向下。）
代码：
cv2.getAffineTransform(src,dst)
参数：
src：三个点在旧图位置矩阵
Dst：三个点在新图的位置矩阵
返回值：
旋转矩阵M（调用cv2.warpAffine()进行旋转）
4.5 图像的投射变换
概念：对于投射变换，我们需要一个 3x3 变换矩阵。在变换前后直线还是直线。要构建这个变换矩阵，你需要在输入图像上找 4 个点，以及他们在输出图像上对应的位置。这四个点中的任意三个都不能共线。这个变换矩阵可以由cv2.getPerspectiveTransform( ) 函数构建。然后把这个矩阵传给函数cv2.warpPerspective（）。
代码：
cv2.getPerspectiveTransform(src,dst,solveMethod)
参数
：src：原图四个点的位置矩阵
dst：新图四个点的位置矩阵
返回值：
M
代码：
cv2.warpPerspective(src,M,dsize,dst,flags,borderMode,borderValue)
参数：
src：图像
M： 变换矩阵（将M设为np.float32的类型）
dsize ：输出图像的大小
flags ：插值方法的组合（int 类型！）
borderMode：边界像素模式（int 类型！）
borderValue ：（重点！）边界填充值; 默认情况下，它为0
4.6 图像金字塔
简介：图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。简单来说，图像金字塔就是用来进行图像缩放的。
代码：
cv2.pyrUp(src,dst,dstsize,borderType) # 图像向上构建一个金字塔（尺寸变小，分辨率降低）
cv2.pyrDown(src,dst,dstsize,borderType) #图像向下构建一个金子塔（尺寸变大，但分辨率不会)
参数：
src：表示输入图像
dst：表示输出图像
dstsize：表示输出图像的大小
borderType：表示图像边界的处理方式