opencv仿射变换（opencv仿射变换python）

简介：

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是跨平台、开源、高性能计算机视觉库。本文将介绍OpenCV中的仿射变换。

一级标题：什么是仿射变换

仿射变换（Affine Transformation）是指在二维空间中对图像进行变换的操作。它能够保持原始图像中物体的平行线性质和长度比例，同时还能对物体的旋转、平移、缩放和错切进行变换。仿射变换同样可以用来纠正图像中的透视畸变。

二级标题：OpenCV中的仿射变换函数

在OpenCV中，我们可以使用函数cv2.getAffineTransform()和cv2.warpAffine()来进行仿射变换。

cv2.getAffineTransform()函数用于获取从三个点映射到另三个点的变换矩阵。函数需要传入三个源点和三个目标点坐标，返回一个2x3的变换矩阵，可以用于后续的变换操作。

cv2.warpAffine()函数用于进行实际的仿射变换。函数需要传入变换矩阵，以及需要变换的图像，返回变换后的图像。

三级标题：仿射变换应用

首先我们需要将原始图像读入，并指定三个源点和三个目标点坐标。之后使用cv2.getAffineTransform()函数得到变换矩阵，传递给cv2.warpAffine()函数完成仿射变换。

下面是Python代码示例：

```

import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('example.jpg')

rows, cols = img.shape[:2]

src_points = np.float32([[0, 0], [cols - 1, 0], [0, rows - 1]])

dst_points = np.float32([[cols*0.2, rows*0.1], [cols*0.9, rows*0.2], [cols*0.1, rows*0.9]])

M = cv2.getAffineTransform(src_points, dst_points)

result = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

cv2.imshow("Original", img)

cv2.imshow("Affine transformation", result)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

运行代码后，可以看到原始图像和仿射变换后的结果。

四级标题：小结

通过本文的介绍，我们了解了什么是仿射变换，同时掌握了在OpenCV中进行仿射变换的方法和基本应用。仿射变换在图像处理中应用广泛，特别是在图像纠正和透视修复等方面。掌握仿射变换的操作方法，有助于我们更好地进行图像处理和应用。