图片的几何变换
图片的简单变换不外乎有这么几种 ：缩放，平移，镜像，剪切，旋转等。
昨天小编有提到图像都是由一个个像素点组成的，对图片进行操作等同于对每个像素点组成的矩阵进行操作。
缩放
opencv中的resize函数可以完成此功能
常见的缩放的方法有：最近邻域插值、双线性插值、像素关系重采样、立方插值
双线性插值计时通过横纵坐标确立新的像素点的位置。其实我们只要获得图片的宽和高就可以进行缩放处理，以缩小为例，原来的图像中的某一点坐标为（100，200），缩小至二分之一后就是（50，100）【注：我们默认等比例缩小】具体的代码实现如下：
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread("test.jpg")
imgInfo = image.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
mode = imgInfo[2]
##图pain的缩放
reheight = int(height*0.5)
rewidth = int(width*0.5)
newimg = cv2.resize(image,(reheight,rewidth))
#1：原始图片 2：缩放矩阵
cv2.imshow("image",newimg)
缩放.PNG
平移
平移就是对像素点做坐标轴上的平移，比如说原来某一像素点为（20，150），我们可以对其进行任意方向的移动，具体实现到就是将像素矩阵做加减运算，可以用warpAffine函数 具体的代码实现如下：
matShift = np.float32([[1,0,100],[0,1,100]])# 2*3
dst = cv2.warpAffine(image,matShift,(height,width))
cv2.imshow("dst",dst)
剪切
剪切就是在整个大的矩阵中拿出一部分（必须是连续的哟）
'''
newing_2 = image[100:200,200:300]
cv2.imshow("image1",newing_2)
'''
剪切.PNG
镜像
镜像就是做镜面处理。
#图pain的景象
newImgInfo = (height*2,width,mode)
dst = np.zeros(newImgInfo,np.uint8)#uint8
for i in range(0,height):
for j in range(0,width):
dst[i,j] = image[i,j]
#x y = 2*h - y -1
dst[height*2-i-1,j] = image[i,j]
for i in range(0,width):
dst[height,i] = (0,0,255)#BGR
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
镜像.PNG
明天将继续和大家分享。
