cv.WarpAffine函数M变换矩阵讲解

对于图片数据的操作。
cv2.warpAffine(src, M, dsize,  flags, borderMode, borderValue) → dst

src输入图像

M变换矩阵

dsize为输出图像尺寸

flags插值方法

borderMode边界像素模式

borderValue像素边界颜色

代码例子：

import numpy as np
import cv2 as cv
img =cv.imread('./Image_bag/Light_01_DeepDream.png')
rows,cols = img.shape[:2]M = np.float32([[1,0.5,0],    #[0,1.5,0]])
dst = cv.warpAffine(img,M,(cols*2,rows*2),borderValue=(255,255,255))
cv.imshow('img',dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

M为一个2*3的变换矩阵
M = [[x,y,z],[x1,y1,z1]]
M = np.float32([[1,0,0], [0,1,0]])
最初效果：
​
z为以左上角为坐标原点的x,z1为左上角为坐标原点的y，将图片进行平移

M = np.float32([[1,0,100],   
                [0,1,100]])

图片效果：

图片向x，y轴方向平移100距离

当y为0，y1为1.5即图片以y轴方向拉长1.5倍，若y1为0.5即y轴方向图片压缩0.5

M = np.float32([[1,0,0],         
                [0,1.5,0]])

 y方向拉长1.5倍

M = np.float32([[1,0,0],
                [0,0.5,0]])

y方向缩放0.5倍

当x1为0,x为1.5即图片以x轴方向拉长1.5倍，若x为0.5即以x轴方向图片压缩0.5

M = np.float32([[1.5,0,0],
                [0,1,0]])

x轴方向拉长1.5倍

M = np.float32([[0.5,0,0],
                [0,1,0]])

x轴缩放0.5倍

当x，x1均不为0时,当x为1.2，x1为0.5时，即推向发生顺时针偏转，偏转角度tan& = x1/x  并且图像在x轴方向拉长1.5倍

M = np.float32([[1.2,0,0],
                [0.5,1,0]])

当y，y1均不为0时,当y为0.5，y1为1.2时，即图像发生逆时针偏转，偏转角为tan& = y/y1,并且图像在y轴方向拉长1.2倍

 当x，x1，y，y1均不为0时，图片发生偏转。x，y均拉长1.2倍效果如下：

M = np.float32([[1.2,0.5,0],
                [0.5,1.2,0]])

cv.WarpAffine函数M变换矩阵讲解

对于图片数据的操作。
cv2.warpAffine(src, M, dsize,  flags, borderMode, borderValue) → dst

src输入图像

M变换矩阵

dsize为输出图像尺寸

flags插值方法

borderMode边界像素模式

borderValue像素边界颜色

代码例子：

import numpy as np
import cv2 as cv
img =cv.imread('./Image_bag/Light_01_DeepDream.png')
rows,cols = img.shape[:2]M = np.float32([[1,0.5,0],    #[0,1.5,0]])
dst = cv.warpAffine(img,M,(cols*2,rows*2),borderValue=(255,255,255))
cv.imshow('img',dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

M为一个2*3的变换矩阵
M = [[x,y,z],[x1,y1,z1]]
M = np.float32([[1,0,0], [0,1,0]])
最初效果：
​
z为以左上角为坐标原点的x,z1为左上角为坐标原点的y，将图片进行平移

M = np.float32([[1,0,100],   
                [0,1,100]])

图片效果：

图片向x，y轴方向平移100距离

当y为0，y1为1.5即图片以y轴方向拉长1.5倍，若y1为0.5即y轴方向图片压缩0.5

M = np.float32([[1,0,0],         
                [0,1.5,0]])

 y方向拉长1.5倍

M = np.float32([[1,0,0],
                [0,0.5,0]])

y方向缩放0.5倍

当x1为0,x为1.5即图片以x轴方向拉长1.5倍，若x为0.5即以x轴方向图片压缩0.5

M = np.float32([[1.5,0,0],
                [0,1,0]])

x轴方向拉长1.5倍

M = np.float32([[0.5,0,0],
                [0,1,0]])

x轴缩放0.5倍

当x，x1均不为0时,当x为1.2，x1为0.5时，即推向发生顺时针偏转，偏转角度tan& = x1/x  并且图像在x轴方向拉长1.5倍

M = np.float32([[1.2,0,0],
                [0.5,1,0]])

当y，y1均不为0时,当y为0.5，y1为1.2时，即图像发生逆时针偏转，偏转角为tan& = y/y1,并且图像在y轴方向拉长1.2倍

 当x，x1，y，y1均不为0时，图片发生偏转。x，y均拉长1.2倍效果如下：

M = np.float32([[1.2,0.5,0],
                [0.5,1.2,0]])