几何变换

本章节内容是博主网上收集的。当前系列所有demo下载地址：

https://github.com/GaoRenBao/OpenCv4-Demo

不同编程语言对应的OpenCv版本以及开发环境信息如下： 

图像的几何变换，主要涉及到的内容包括：图像的平移、图像的旋转、图像透视变换、图像的仿射变换。这四种操作。

OpenCV 提供了两个变换函数虽cv2.warpAffine 和 cv2.warpPerspective虽使用䦈两个函数你可以实现所有类型的变换。cv2.warpAffine 接收的参数是2 × 3 的变换矩俤，而 cv2.warpPerspective 接收的参数是 3 × 3 的变换矩俤。

测试原图：

demo1：图像的平移操作

demo2：旋转图像操作

demo3：仿射变换的基本操作（左：原图；右：效果图）

demo4：透视变换的基本操作（左：原图；右：效果图）

C#版本运行代码如下：

using OpenCvSharp;

namespace demo
{
    internal class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            demo1();
            //demo2();
            //demo3();
            //demo4();
        }

        #region 图像的平移操作
        public static void demo1()
        {
            // 移动了100,50 个像素。
            Mat img = Cv2.ImRead("../../../images/messi5.jpg", 0);

            // Define the transformation matrix
            Mat M = new Mat(2, 3, MatType.CV_32FC1);
            M.Set<float>(0, 0, 1);
            M.Set<float>(0, 1, 0);
            M.Set<float>(0, 2, 100);
            M.Set<float>(1, 0, 0);
            M.Set<float>(1, 1, 1);
            M.Set<float>(1, 2, 50);

            // 应用平移变换  
            Mat dst = new Mat();
            Cv2.WarpAffine(img, dst, M, img.Size());

            Cv2.ImShow("img", dst);
            Cv2.WaitKey(0);
        }
        #endregion

        #region 旋转图像操作
        public static void demo2()
        {
            Mat img = Cv2.ImRead("../../../images/messi5.jpg", 0);
            Mat dst = new Mat();
            Mat rotMat = Cv2.GetRotationMatrix2D(new Point2f(img.Cols / 2, img.Rows / 2), 45, 0.5);
            Cv2.WarpAffine(img, dst, rotMat, new Size(img.Cols, img.Rows));
            Cv2.ImShow("img", dst);
            Cv2.WaitKey(0);
        }
        #endregion

        #region 仿射变换的基本操作
        public static void demo3()
        {
            Mat img = Cv2.ImRead("../../../images/drawing.png");

            Mat pts1 = new Mat(3, 2, MatType.CV_32FC1);
            pts1.Set<float>(0, 0, 50);
            pts1.Set<float>(0, 1, 50);
            pts1.Set<float>(1, 0, 200);
            pts1.Set<float>(1, 1, 50);
            pts1.Set<float>(2, 0, 50);
            pts1.Set<float>(2, 1, 200);

            Mat pts2 = new Mat(3, 2, MatType.CV_32FC1);
            pts2.Set<float>(0, 0, 10);
            pts2.Set<float>(0, 1, 100);
            pts2.Set<float>(1, 0, 200);
            pts2.Set<float>(1, 1, 50);
            pts2.Set<float>(2, 0, 100);
            pts2.Set<float>(2, 1, 250);

            Mat M = Cv2.GetAffineTransform(pts1, pts2);
            Mat dst = new Mat();
            Cv2.WarpAffine(img, dst, M, img.Size());

            Cv2.ImShow("Input", img);
            Cv2.ImShow("Output", dst);
            Cv2.WaitKey(0);
        }
        #endregion

        #region 透视变换的基本操作
        public static void demo4()
        {
            Mat img = Cv2.ImRead("../../../images/sudoku.jpg");

            Mat pts1 = new Mat(4, 2, MatType.CV_32FC1);
            pts1.Set<float>(0, 0, 56);
            pts1.Set<float>(0, 1, 65);
            pts1.Set<float>(1, 0, 368);
            pts1.Set<float>(1, 1, 52);
            pts1.Set<float>(2, 0, 28);
            pts1.Set<float>(2, 1, 387);
            pts1.Set<float>(3, 0, 389);
            pts1.Set<float>(3, 1, 390);

            Mat pts2 = new Mat(4, 2, MatType.CV_32FC1);
            pts2.Set<float>(0, 0, 0);
            pts2.Set<float>(0, 1, 0);
            pts2.Set<float>(1, 0, 300);
            pts2.Set<float>(1, 1, 0);
            pts2.Set<float>(2, 0, 0);
            pts2.Set<float>(2, 1, 300);
            pts2.Set<float>(3, 0, 300);
            pts2.Set<float>(3, 1, 300);

            Mat M = Cv2.GetPerspectiveTransform(pts1, pts2);
            Mat dst = new Mat();
            Cv2.WarpPerspective(img, dst, M, new Size(300, 300));

            Cv2.ImShow("Input", img);
            Cv2.ImShow("Output2", dst);
            Cv2.WaitKey(0);
        }
        #endregion
    }
}

C++版本运行代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/cvconfig.h>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>    

#include <io.h>
#include <string>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

// 图像的平移操作
void demo1()
{
    // 移动了100,50 个像素。
    Mat img = cv::imread("../images/messi5.jpg", 0);

    // Define the transformation matrix
    Mat M(2, 3, CV_32FC1);
    M.at<float>(0, 0) = 1;
    M.at<float>(0, 1) = 0;
    M.at<float>(0, 2) = 100;
    M.at<float>(1, 0) = 0;
    M.at<float>(1, 1) = 1;
    M.at<float>(1, 2) = 50;

    // 应用平移变换  
    Mat dst;
    cv::warpAffine(img, dst, M, img.size());

    cv::imshow("img", dst);
    cv::waitKey(0);
}

// 旋转图像操作
void demo2()
{
    Mat img = cv::imread("../images/messi5.jpg", 0);
    Mat dst;
    Mat rotMat = cv::getRotationMatrix2D(Point2f(img.cols / 2, img.rows / 2), 45, 0.6);
    cv::warpAffine(img, dst, rotMat, Size(img.cols * 2, img.rows * 2));
    cv::imshow("img", dst);
    cv::waitKey(0);
}

// 仿射变换的基本操作
void demo3()
{
    Mat img = cv::imread("../images/drawing.png");

    Mat pts1(3, 2, CV_32FC1);
    pts1.at<float>(0, 0) = 50;
    pts1.at<float>(0, 1) = 50;
    pts1.at<float>(1, 0) = 200;
    pts1.at<float>(1, 1) = 50;
    pts1.at<float>(2, 0) = 50;
    pts1.at<float>(2, 1) = 200;

    Mat pts2(3, 2, CV_32FC1);
    pts2.at<float>(0, 0) = 10;
    pts2.at<float>(0, 1) = 100;
    pts2.at<float>(1, 0) = 200;
    pts2.at<float>(1, 1) = 50;
    pts2.at<float>(2, 0) = 100;
    pts2.at<float>(2, 1) = 250;

    Mat M = cv::getAffineTransform(pts1, pts2);
    Mat dst;
    cv::warpAffine(img, dst, M, img.size());

    cv::imshow("Input", img);
    cv::imshow("Output", dst);
    cv::waitKey(0);
}

// 透视变换的基本操作
void demo4()
{
    Mat img = cv::imread("../images/sudoku.jpg");

    Mat pts1(4, 2, CV_32FC1);
    pts1.at<float>(0, 0) = 56;
    pts1.at<float>(0, 1) = 65;
    pts1.at<float>(1, 0) = 368;
    pts1.at<float>(1, 1) = 52;
    pts1.at<float>(2, 0) = 28;
    pts1.at<float>(2, 1) = 387;
    pts1.at<float>(3, 0) = 389;
    pts1.at<float>(3, 1) = 390;

    Mat pts2(4, 2, CV_32FC1);
    pts2.at<float>(0, 0) = 0;
    pts2.at<float>(0, 1) = 0;
    pts2.at<float>(1, 0) = 300;
    pts2.at<float>(1, 1) = 0;
    pts2.at<float>(2, 0) = 0;
    pts2.at<float>(2, 1) = 300;
    pts2.at<float>(3, 0) = 300;
    pts2.at<float>(3, 1) = 300;

    Mat M = cv::getPerspectiveTransform(pts1, pts2);
    Mat dst;
    cv::warpPerspective(img, dst, M, Size(300, 300));

    cv::imshow("Input", img);
    cv::imshow("Output", dst);
    cv::waitKey(0);
}

int main()
{
    demo1();
    //demo2();
    //demo3();
    //demo4();
}

Python版本运行代码如下：

demo1.py：图像的平移操作：

"""
http://docs.opencv.org/3.2.0/da/d6e/tutorial_py_geometric_transformations.html
函数 cv2.warpAffine() 的第三个参数的是 出图像的大小 ，它的格式应是图像的(宽,高) 。
图像的宽对应的是列数, 高对应的是行数。
"""

import cv2
import numpy as np

# 移动了100,50 个像素。
img = cv2.imread('../images/messi5.jpg', 0)
rows, cols = img.shape

M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

cv2.imshow('img', dst)
cv2.imwrite('img.jpg', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

demo2.py：旋转图像操作：

# -*- coding: utf-8 -*-

# 旋转
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('../images/messi5.jpg', 0)
rows, cols = img.shape

# 的第一个参数为旋转中心 第二个为旋转角度
# 第三个为旋转后的缩放因子
# 可以通过设置旋转中心，缩放因子，以及窗口大小来防止旋转后超出边界的问题
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 45, 0.6)

# 第三个参数是输出图像的尺寸中心
dst = cv2.warpAffine(img, M, (2 * cols, 2 * rows))

cv2.imshow('img', dst)
cv2.imwrite('img2.jpg', dst)
cv2.waitKey(0)  # & 0xFF
cv2.destroyAllWindows()

demo3.py：仿射变换的基本操作：

'''
仿射变换
在仿射变换中 原图中所有的平行线在结果图像中同样平行。
为了创建 这个矩阵，我们需要从原图像中找到三个点以及他们在 出图像中的位置。
然后 cv2.getAffineTransform 会创建一个 2x3 的矩  最后 个矩 会 传给 函数 cv2.warpAffine。
'''

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('../images/drawing.png')
rows, cols, ch = img.shape
print(img.shape)

pts1 = np.float32([[50, 50], [200, 50], [50, 200]])
pts2 = np.float32([[10, 100], [200, 50], [100, 250]])

M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

# plt.subplot(121, plt.imshow(img), plt.title('Input'))
# plt.subplot(122, plt.imshow(dst), plt.title('Output'))

plt.figure(figsize=(8, 7), dpi=98)
p1 = plt.subplot(211)
#p1.show(img) # 官方代码采用的是这个操作，运行会报错
plt.imshow(img)
p1.set_title('Input')

p2 = plt.subplot(212)
#p2.show(dst)# 官方代码采用的是这个操作，运行会报错
plt.imshow(dst)
p2.set_title('Output')

plt.show()

demo4.py：透视变换的基本操作：

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
透视变换
对于透视变换 ，我们需要一个 3x3 变换矩 。
在变换前后直线 是直线。
构建 个变换矩  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。
四个点中的任意三个都不能共线。这个变换矩阵可以用函数 cv2.getPerspectiveTransform() 构建。
然后把这个矩阵传给函数 cv2.warpPerspective。

'''

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('../images/sudoku.jpg')
rows, cols, ch = img.shape

pts1 = np.float32([[56, 65], [368, 52], [28, 387], [389, 390]])
pts2 = np.float32([[0, 0], [300, 0], [0, 300], [300, 300]])

M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (300, 300))

plt.figure(figsize=(8, 7), dpi=98)
p1 = plt.subplot(211)
#p1.show(img) # 官方代码采用的是这个操作，运行会报错
plt.imshow(img)
p1.set_title('Input')

p2 = plt.subplot(212)
#p2.show(dst)# 官方代码采用的是这个操作，运行会报错
plt.imshow(dst)
p2.set_title('Output')

plt.show()