cv2.warpAffine详解:用来做图的crop操作

import cv2
import numpy as np
img_path = '/home/cody/Pictures/zdy.jpg'
image = cv2.imread(img_path)
image = cv2.resize(image,None,fx=0.5,fy=0.5)
mapping = np.array([[1, 0, 0],
                    [0, 1, 0]]).astype(np.float)

# mapping = np.array([x_scale, 0, x_shift],                     # x_shift<0,->left;
#                     [0, y_scale, y_shift]]).astype(np.float)  # y_shift<0,->up;

padding =  [ 66.31880208, 111.23558449, 105.38220486]
# mapping 大小2x3, 变换矩阵,一般反映平移或旋转的关系;(w,h)输出大小;boardValue 补值;
crop = cv2.warpAffine(image, mapping, (image.shape[1], image.shape[0]), borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,  borderValue=padding)
cv2.imshow('cv2warpAffine', crop)
cv2.waitKey(0)

不做任何变化时:

mapping = np.array([[1, 0, 0],

                                          [0, 1, 0]]).astype(np.float)

cv2.warpAffine详解:用来做图的crop操作_第1张图片

x和y各自放大1.5倍 mapping = np.array([[1.5, 0, 0],
                                                                                 [0, 1.5, 0]]).astype(np.float)

cv2.warpAffine详解:用来做图的crop操作_第2张图片

x和y向左上角移动100个像素, mapping = np.array([[1.0, 0, -100],
                                                                                                          [0, 1.0, -100]]).astype(np.float)

cv2.warpAffine详解:用来做图的crop操作_第3张图片

x和y向左上角移动100个像素, mapping = np.array([[1.0, 0, -100],
                                                                                                          [0, 1.0, -100]]).astype(np.float)

同时窗口缩小0.5倍:

crop = cv2.warpAffine(image, mapping, (int(image.shape[1]*0.5), int(image.shape[0]*0.5)), borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,  borderValue=padding)

cv2.warpAffine详解:用来做图的crop操作_第4张图片

结论:

通过控制x_scale,y_scale控制缩放比例,x_shift,y_shift进行移动,通过cv2.warpAffine指定窗口大小,来实现缩放和裁剪

# mapping = np.array([x_scale, 0, x_shift],                     # x_shift<0,->left;
#                     [0, y_scale, y_shift]]).astype(np.float)  # y_shift<0,->up;

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