計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)及應(yīng)用夯實(shí)計(jì)算機(jī)視覺開發(fā)基礎(chǔ)項(xiàng)目二

01 圖像處理基礎(chǔ)02 圖像的基本操作05 項(xiàng)目實(shí)施——貓狗數(shù)據(jù)集的圖像增廣06 項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)目錄03 圖像的幾何變換04 繪制圖形和文本項(xiàng)目目標(biāo)知識(shí)目標(biāo)了解圖像數(shù)字化的兩個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。了解數(shù)字圖像的分類。掌握?qǐng)D像的常用屬性及其含義。技能目標(biāo)能夠使用OpenCV進(jìn)行圖像的讀取、顯示和保存。能夠使用OpenCV進(jìn)行圖像的幾何變換。能夠使用OpenCV進(jìn)行圖形和文字的繪制。素養(yǎng)目標(biāo)夯實(shí)基礎(chǔ)，培養(yǎng)一絲不茍的工作態(tài)度，增強(qiáng)積極主動(dòng)尋求解決方法的意識(shí)。培養(yǎng)學(xué)生服務(wù)集體、團(tuán)結(jié)協(xié)作的團(tuán)隊(duì)精神。踐行服務(wù)集體、服從紀(jì)律、團(tuán)結(jié)協(xié)作、顧全大局的團(tuán)隊(duì)精神。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的基礎(chǔ)是圖像處理。圖像處理中的圖像增廣技術(shù)可以對(duì)圖像進(jìn)行縮放、翻轉(zhuǎn)、平移、旋轉(zhuǎn)、傾斜等多種變換，從而產(chǎn)生多張相似而不同的圖像，用于圖像分類任務(wù)。現(xiàn)有一個(gè)貓狗數(shù)據(jù)集（共有

100

幅圖像），小旌欲使用該數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像分類，但由于該數(shù)據(jù)集的數(shù)量不足，故小旌打算先使用圖像增廣技術(shù)來擴(kuò)充該數(shù)據(jù)集。小旌采用的圖像增廣方式為裁剪和翻轉(zhuǎn)，通過這兩種變換方式，可分別生成兩批不同的圖像，以實(shí)現(xiàn)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集的目的。項(xiàng)目描述項(xiàng)目準(zhǔn)備全班學(xué)生以

3～5

人為一組進(jìn)行分組，各組選出組長。組長組織組員掃碼觀看“計(jì)算機(jī)眼中的圖像”視頻，討論并回答下列問題。問題1：組成圖像的基本單元是什么？問題2：彩色圖像是由哪幾個(gè)通道組成的？01圖像處理基礎(chǔ)圖像處理基礎(chǔ)

圖像是人類對(duì)視覺感知的物質(zhì)再現(xiàn)，是自然景物的客觀反映，是人類認(rèn)識(shí)世界的重要源泉?！皥D”是物體反射或透射光的分布，“像”是人的視覺系統(tǒng)所接受的圖在人腦中所形成的映像或認(rèn)識(shí)。模擬圖像是指在二維空間中連續(xù)變化的圖像，如傳統(tǒng)膠片相機(jī)拍攝到的照片即為模擬圖像。數(shù)字圖像是指以二維數(shù)組形式表示的圖像，如計(jì)算機(jī)中的圖像即為數(shù)字圖像。若要使用計(jì)算機(jī)對(duì)模擬圖像進(jìn)行處理，則需要先對(duì)其進(jìn)行數(shù)字化處理。圖像處理基礎(chǔ)>1．圖像的數(shù)字化

圖像的數(shù)字化是指將模擬圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像的過程，即將連續(xù)的模擬圖像離散化成規(guī)則網(wǎng)格，并用計(jì)算機(jī)以數(shù)字的方式記錄各網(wǎng)格點(diǎn)的亮度信息，由此得到的圖像。采樣1量化2圖像處理基礎(chǔ)>1．圖像的數(shù)字化采樣是將空間上連續(xù)的圖像轉(zhuǎn)換為離散點(diǎn)的過程。采樣兩個(gè)相鄰采樣點(diǎn)之間的間隔稱為采樣間隔，在、兩個(gè)方向上的采樣間隔分別用

、

表示。量化將采樣得到的連續(xù)的灰度值通過模/數(shù)轉(zhuǎn)換器等轉(zhuǎn)換為離散的整數(shù)值。圖像處理基礎(chǔ)>1．圖像的數(shù)字化量化等級(jí)越高，圖像所含的信息就越豐富，灰度分辨率就越高，圖像質(zhì)量也就越好，但數(shù)據(jù)量會(huì)增多；量化等級(jí)越低，圖像所含的信息就越簡單，灰度分辨率就越低，圖像質(zhì)量也就越差。圖像處理基礎(chǔ)>2．?dāng)?shù)字圖像的分類灰度圖像灰度圖像又稱灰階圖像，是指每個(gè)像素為不同深度的灰色或黑白兩色的圖像?；叶葓D像灰度值的取值范圍為0～255。索引圖像索引圖像的結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，不僅包含圖像的二維矩陣，還包含顏色索引矩陣。顏色索引矩陣的大小由存放圖像信息的矩陣元素的值域決定。二值圖像二值圖像又稱黑白圖像，是指每個(gè)像素均為黑色或白色的圖像。彩色圖像彩色圖像通常由多個(gè)疊加的彩色通道組成，每個(gè)通道代表給定顏色分量的強(qiáng)度值。典型的3通道彩色圖像由紅（red,

R）、綠（green,

G）、藍(lán)（blue,

B）疊加而成。二值圖像灰度圖像彩色圖像索引圖像02圖像的基本操作常用的圖像讀取標(biāo)記取值和含義格式：dst=cv2.imread(filename[,flag=1])讀取圖像

圖像的基本操作>1.讀取、顯示和保存圖像其中，dst表示讀取到的圖像，若無法讀取圖像（原因包括缺少文件、權(quán)限不正確、格式不支持或格式無效），則返回None；filename表示要讀取圖像的完整路徑名；flag表示圖像讀取的標(biāo)記，為可選參數(shù)，默認(rèn)為cv2.IMREAD_COLOR，其常用的取值和含義如表所示。選

項(xiàng)等價(jià)數(shù)值含

義cv2.IMREAD_UNCHANGED?1讀取完整圖像，包括alpha通道lcv2.IMREAD_GRAYSCALE0以灰度模式讀取圖像lcv2.IMREAD_COLOR1讀取彩色圖像，但忽略alpha通道，為默認(rèn)值顯示圖像

格式：cv2.imshow(winname,mat)圖像的基本操作>1.讀取、顯示和保存圖像其中，winname表示窗口名稱，如果窗口名稱已存在，則將圖像顯示在該窗口中，否則新建一個(gè)名為winname的窗口，并顯示圖像；mat表示要顯示的圖像。格式：retval=cv2.waitKey([delay=0])其中，retval表示返回值，若沒有按鍵被按下，則返回?1，若有按鍵被按下，則返回按鍵對(duì)應(yīng)的ASCII碼；delay表示等待用戶按下按鍵的時(shí)間，單位為ms，默認(rèn)為0，當(dāng)其值為負(fù)數(shù)或0時(shí)，表示無限等待。等待用戶按下鍵盤上的任意按鍵

釋放（銷毀）所有正在顯示圖像的窗口

格式：cv2.destroyAllWindows()【例2-1】編寫程序，使用OpenCV讀取和顯示圖像“car.png”（見本書配套素材“例題圖像/car.png”），并設(shè)置窗口持續(xù)顯示功能，按任意鍵釋放窗口。注意:（1）顯示圖像的窗口名稱盡量不使用中文，否則容易出現(xiàn)亂碼。

（2）如果使用函數(shù)

cv2.waitKey()設(shè)置窗口顯示圖像的時(shí)間為

3s，則語句可改為“cv2.waitKey(3000)”?！緟⒖即a】#導(dǎo)入OpenCV庫importcv2#讀取圖像image=cv2.imread("car.png")#顯示圖像

cv2.imshow("car",image)#窗口等待，按任意鍵繼續(xù)cv2.waitKey()

#釋放所有窗口cv2.destroyAllWindows()圖像的基本操作>1.讀取、顯示和保存圖像【運(yùn)行結(jié)果】程序運(yùn)行結(jié)果如下圖所示。圖像的基本操作>1.讀取、顯示和保存圖像【高手點(diǎn)撥】（1）顯示圖像的窗口名稱盡量不使用中文，否則容易出現(xiàn)亂碼。

（2）如果使用函數(shù)

cv2.waitKey()設(shè)置窗口顯示圖像的時(shí)間為

3

s，則語句可改為

“cv2.waitKey(3000)”。例2-1

程序運(yùn)行結(jié)果格式：retval=cv2.imwrite(filename,img)保存圖像

其中，retval表示返回值，若保存成功，則返回True，否則返回False；filename表示保存圖像的完整路徑名，包含文件擴(kuò)展名；img表示需要保存的圖像數(shù)據(jù)。【例

2-2】編寫程序，使用OpenCV以灰度模式讀取并顯示圖像“car.png”（見本書配套素材“例題圖像/car.png”），若按下的鍵為字母“s”，則保存圖像后退出，否則直接退出。【參考代碼】importcv2

#導(dǎo)入OpenCV庫#以灰度模式讀取圖像image=cv2.imread("car.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

cv2.imshow("car",image) #顯示圖像k=cv2.waitKey()

#窗口等待，等待按下任意鍵ifk==ord('s'): #判斷按下的鍵是否為字母“s”cv2.imwrite("D:/save_car.jpg",image)

#保存圖像cv2.destroyAllWindows()

#釋放所有窗口圖像的基本操作>1.讀取、顯示和保存圖像【運(yùn)行結(jié)果】編寫程序，使用OpenCV以灰度模式讀取并顯示圖像“car.png”（見本書配套素材“例題圖像/car.png”），若按下的鍵為字母“s”，則保存圖像后退出，否則直接退出。圖像的基本操作>1.讀取、顯示和保存圖像例2-2程序運(yùn)行結(jié)果圖像的基本操作>2．查看圖像屬性屬性說明shape圖像的形狀。若為彩色圖像，則返回的是一個(gè)包含圖像的像素行數(shù)、像素列數(shù)和通道數(shù)組成的元組；若為灰度圖像，則返回的是一個(gè)包含圖像的像素行數(shù)和像素列數(shù)組成的元組size圖像包含的像素個(gè)數(shù)。其值為“像素行數(shù)×像素列數(shù)×通道數(shù)”，灰度圖像的通道數(shù)為1dtype圖像的數(shù)據(jù)類型在處理圖像的過程中，經(jīng)常需要獲取圖像的相關(guān)屬性，如大小、數(shù)據(jù)類型等。為此，OpenCV提供了圖像的3個(gè)常用屬性，這些屬性如下：【例2-3】編寫程序，使用OpenCV分別以默認(rèn)模式和灰度模式讀取圖像“car.png”（見本書配套素材“例題圖像/car.png”），并分別顯示圖像的形狀、像素個(gè)數(shù)和數(shù)據(jù)類型。importcv2

#導(dǎo)入OpenCV庫image_Color=cv2.imread("car.png")

#讀取彩色圖像print("顯示彩色圖像的屬性:")#顯示圖像的形狀，格式為(垂直像素,水平像素,通道數(shù))print("shape=",image_Color.shape)print("size=",image_Color.size)

#顯示圖像包含的像素個(gè)數(shù)print("type=",image_Color.dtype)

#顯示圖像的數(shù)據(jù)類型#以灰度模式讀取圖像image_Gray=cv2.imread("car.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)print("顯示灰度圖像的屬性:")#顯示圖像的形狀，格式為(垂直像素,水平像素)print("shape=",image_Gray.shape)print("size=",image_Gray.size)

#顯示圖像包含的像素個(gè)數(shù)print("dtype=",image_Gray.dtype)

#顯示圖像的數(shù)據(jù)類型圖像的基本操作>2．查看圖像屬性【運(yùn)行結(jié)果】程序運(yùn)行結(jié)果如下圖所示。圖像的基本操作>2．查看圖像屬性例2-3程序運(yùn)行結(jié)果03圖像的幾何變換縮放圖像的幾何變換在日常生活中，往往需要對(duì)圖像進(jìn)行縮放、平移、旋轉(zhuǎn)等操作，這類操作改變了原圖像中各個(gè)區(qū)域的空間關(guān)系，對(duì)于這類操作，通常稱為圖像的幾何變換。旋轉(zhuǎn)平移翻轉(zhuǎn)傾斜圖像的幾何變換>1.圖像的縮放與翻轉(zhuǎn)dst表示輸出圖像，即縮放后的圖像；src表示輸入圖像，即待縮放的圖像；dsize表示輸出圖像的大?。籪x表示水平方向的縮放比例，為可選參數(shù)，默認(rèn)為None；fy表示垂直方向的縮放比例，為可選參數(shù)，默認(rèn)為None；interpolation表示插值方式，用于選擇在縮放過程中對(duì)無法映射的像素賦值的方式，為可選參數(shù)，默認(rèn)為cv2.INTER_LINEAR。OpenCV提供的cv2.resize()函數(shù)用于實(shí)現(xiàn)圖像的縮放。格式：dst=cv2.resize(src,dsize[,fx=None[,fy=None[,interpolation=cv2.INTER_LINEAR]]])圖像的縮放圖像的幾何變換>1.圖像的縮放與翻轉(zhuǎn)插值方式含義cv2.INTER_NEAREST最鄰近插值，將距離新像素所在位置最近的像素值賦值給新像素cv2.INTER_LINEAR雙線性插值，根據(jù)水平方向和垂直方向臨近的4個(gè)像素值，計(jì)算對(duì)應(yīng)權(quán)重并賦值給新像素，為默認(rèn)值cv2.INTER_CUBIC雙立方插值，4×4像素鄰域的雙立方插值cv2.INTER_LANCZOS48×8像素鄰域的Lanczos插值cv2.INTER_AREA使用像素區(qū)域關(guān)系進(jìn)行重采樣說明：interpolation表示插值方式，常用的插值方式和含義如下表所示?！纠?-4】編寫程序，使用OpenCV的cv2.resize()函數(shù)對(duì)圖像“bear.png”（見本書配套素材“例題圖像/bear.png”）進(jìn)行縮放，并顯示原圖像和縮放后的圖像。importcv2

#導(dǎo)入OpenCV庫img=cv2.imread("bear.png") #讀取圖像dst1=cv2.resize(img,None,fx=2,fy=2)

#將寬和高放大到原圖像的2倍#將寬縮小到原圖像的1/3、高縮小到原圖像的1/2dst2=cv2.resize(img,None,fx=1/3,fy=1/2)#按照寬200像素、高200像素的大小進(jìn)行縮小dst3=cv2.resize(img,(200,200))cv2.imshow("Input",img) #顯示原圖像cv2.imshow("Resize1",dst1) #顯示縮放圖像cv2.imshow("Resize2",dst2)cv2.imshow("Resize3",dst3)cv2.waitKey() #窗口等待，按任意鍵繼續(xù)cv2.destroyAllWindows() #釋放所有窗口圖像的幾何變換>1.圖像的縮放與翻轉(zhuǎn)【運(yùn)行結(jié)果】程序運(yùn)行結(jié)果如下圖所示。圖像的幾何變換>1.圖像的縮放與翻轉(zhuǎn)（a）原圖像（d）縮小為寬200像素、高200像素的圖像（c）寬縮小到1/3、高縮小到1/2的圖像（b）寬和高放大2倍后的圖像圖像的翻轉(zhuǎn)分為水平翻轉(zhuǎn)和垂直翻轉(zhuǎn)兩種。水平翻轉(zhuǎn)沿y軸翻轉(zhuǎn)，呈現(xiàn)出鏡面效果；垂直翻轉(zhuǎn)則沿x軸翻轉(zhuǎn)，呈現(xiàn)出倒影效果。OpenCV提供的cv2.flip()函數(shù)用于實(shí)現(xiàn)圖像的翻轉(zhuǎn)。格式：dst=cv2.flip(src,flipCode)圖像的翻轉(zhuǎn)圖像的幾何變換>1.圖像的縮放與翻轉(zhuǎn)dst表示輸出圖像，即翻轉(zhuǎn)后的圖像；src表示輸入圖像，即原圖像；flipCode表示翻轉(zhuǎn)類型。翻轉(zhuǎn)類型含

義0沿x軸翻轉(zhuǎn)正數(shù)沿y軸翻轉(zhuǎn)負(fù)數(shù)同時(shí)沿x軸和y軸翻轉(zhuǎn)【例2-5】編寫程序，使用OpenCV的cv2.flip()函數(shù)對(duì)圖像“river.png”（見本書配套素材“例題圖像/river.png”）進(jìn)行翻轉(zhuǎn)，并顯示原圖像和翻轉(zhuǎn)后的圖像。importcv2 #導(dǎo)入OpenCV庫img=cv2.imread("river.png") #讀取圖像dst1=cv2.flip(img,1) #沿y軸翻轉(zhuǎn)dst2=cv2.flip(img,0) #沿x軸翻轉(zhuǎn)dst3=cv2.flip(img,-1) #同時(shí)沿x軸和y軸翻轉(zhuǎn)cv2.imshow("Input",img) #顯示原圖像cv2.imshow("Flip1",dst1) #顯示翻轉(zhuǎn)后的圖像cv2.imshow("Flip2",dst2)cv2.imshow("Flip3",dst3)cv2.waitKey() #窗口等待，按任意鍵繼續(xù)cv2.destroyAllWindows() #釋放所有窗口圖像的幾何變換>1.圖像的縮放與翻轉(zhuǎn)【運(yùn)行結(jié)果】程序運(yùn)行結(jié)果如下圖所示。圖像的幾何變換>1.圖像的縮放與翻轉(zhuǎn)（d）同時(shí)沿x軸和y軸翻轉(zhuǎn)后的圖像

（b）沿y軸翻轉(zhuǎn)后的圖像（a）原圖像

（c）沿x軸翻轉(zhuǎn)后的圖像OpenCV提供的cv2.warpAffine()函數(shù)用于實(shí)現(xiàn)圖像的仿射變換。格式：dst=cv2.warpAffine(src,M,dsize[,flags=cv2.INTER_LINEAR])仿射變換圖像的幾何變換>2.圖像的仿射變換dst表示輸出圖像，即仿射變換后的圖像；src表示輸入圖像，即原圖像；M表示2×3的變換矩陣，使用不同的變換矩陣，可以實(shí)現(xiàn)不同的仿射變換；dsize表示輸出圖像的大??；flags表示插值方式，為可選參數(shù)，默認(rèn)為cv2.INTER_LINEAR。圖像的仿射變換是將圖像進(jìn)行一系列的線性變換（如縮放、旋轉(zhuǎn)等）和平移變換得到新圖像的操作。新圖像保留了原圖像點(diǎn)間的“平直性”、線間的“平行性”、線段間的長度比一致等性質(zhì)。圖像的幾何變換>2.圖像的仿射變換cv2.warpAffine()函數(shù)通過變換矩陣M將輸入圖像src轉(zhuǎn)換為目標(biāo)圖像dst，若變換矩陣M為則進(jìn)行何種形式的仿射變換完全取決于變換矩陣M。下面分別介紹如何通過不同的變換矩陣M實(shí)現(xiàn)不同的仿射變換。實(shí)現(xiàn)圖像平移變換時(shí)，假設(shè)x軸方向的平移量為tx，y軸方向的平移量為ty，則變換矩陣M為若已知了變換矩陣M，則可直接調(diào)用cv2.warpAffine()函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖像的平移。1．圖像的平移圖像的幾何變換>2.圖像的仿射變換說明：若tx為正數(shù)，則圖像向右移動(dòng)，若tx為負(fù)數(shù)，則圖像向左移動(dòng)；若ty為正數(shù)，則圖像向下移動(dòng)，若ty為負(fù)數(shù)，則圖像向上移動(dòng)；若tx和ty的值為0，則圖像不移動(dòng)?！纠?-6】編寫程序，使用

OpenCV

的

cv2.warpAffine()函數(shù)對(duì)圖像“apple.jpg”（見本書配套素材“例題圖像/apple.jpg”）進(jìn)行平移（將圖像向右移動(dòng)50像素、向下移動(dòng)100像素），并顯示原圖像和平移后的圖像。importcv2 #導(dǎo)入OpenCV庫importnumpyasnp #導(dǎo)入NumPy庫img=cv2.imread("apple.jpg")

#讀取圖像rows=len(img) #獲取圖像行數(shù)cols=len(img[0]) #獲取圖像列數(shù)M=np.float32([[1,0,50],

#向右移動(dòng)50像素

[0,1,100]])

#向下移動(dòng)100像素dst=cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))cv2.imshow("Input",img)

#顯示原圖像cv2.imshow("Trans",dst)

#顯示平移后的圖像cv2.waitKey()

#窗口等待，按任意鍵繼續(xù)cv2.destroyAllWindows()

#釋放所有窗口圖像的幾何變換>2.圖像的仿射變換【運(yùn)行結(jié)果】程序運(yùn)行結(jié)果如下圖所示。圖像的幾何變換>2.圖像的仿射變換

（a）原圖像

（b）平移后的圖像圖像的幾何變換>2.圖像的仿射變換retval表示計(jì)算得到的變換矩陣；center表示圖像旋轉(zhuǎn)的中心點(diǎn)坐標(biāo)；angle表示圖像旋轉(zhuǎn)的角度，正數(shù)表示逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，負(fù)數(shù)表示順時(shí)針旋轉(zhuǎn)；scale表示圖像縮放比例。在

OpenCV

中，要實(shí)現(xiàn)圖像的旋轉(zhuǎn)變換，需要先使用

cv2.getRotationMatrix2D()函數(shù)獲取變換矩陣，再調(diào)用

cv2.warpAffine()函數(shù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)變換。格式：retval=cv2.getRotationMatrix2D(center,angle,scale)2．圖像的旋轉(zhuǎn)圖像旋轉(zhuǎn)是以圖像中的某一點(diǎn)為原點(diǎn)，旋轉(zhuǎn)一定的角度，圖像上的所有像素都會(huì)旋轉(zhuǎn)一個(gè)相同的角度。旋轉(zhuǎn)后圖像的大小一般會(huì)改變，因?yàn)橐研D(zhuǎn)出顯示區(qū)域的圖像截去，或者擴(kuò)大圖像范圍來顯示完整的圖像?！纠?-7】編寫程序，使用OpenCV的cv2.getRotationMatrix2D()和cv2.warpAffine()函數(shù)對(duì)圖像“apple.jpg”（見本書配套素材“例題圖像/apple.jpg”）進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，以圖像中心為旋轉(zhuǎn)的中心點(diǎn)，逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)30度，并將圖像縮小為原圖像的80%。importcv2 #導(dǎo)入OpenCV庫img=cv2.imread("apple.jpg") #讀取圖像rows=len(img) #獲取圖像行數(shù)cols=len(img[0]) #獲取圖像列數(shù)center=(rows/2,cols/2) #圖像的中心點(diǎn)#以圖像中心為旋轉(zhuǎn)的中心點(diǎn)，逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)30度，并將圖像縮小為原圖像的80%M=cv2.getRotationMatrix2D(center,30,0.8)dst=cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows)) #旋轉(zhuǎn)變換cv2.imshow("Input",img) #顯示原圖像cv2.imshow("Rotate",dst) #顯示旋轉(zhuǎn)后的圖像cv2.waitKey() #窗口等待，按任意鍵繼續(xù)cv2.destroyAllWindows() #釋放所有窗口圖像的幾何變換>2.圖像的仿射變換【運(yùn)行結(jié)果】程序運(yùn)行結(jié)果如下圖所示。圖像的幾何變換>2.圖像的仿射變換

（a）原圖像

（b）旋轉(zhuǎn)后的圖像傾斜

OpenCV

需要定位圖像的

3

個(gè)點(diǎn)來計(jì)算傾斜效果，這

3

個(gè)點(diǎn)分別是“左上角”的點(diǎn)A、“右上角”的點(diǎn)B和“左下角”的點(diǎn)C，如圖

2-9

所示。因?yàn)橐ＷC圖像的“平直性”和“平行性”，OpenCV會(huì)根據(jù)這

3

個(gè)點(diǎn)的位置變化來計(jì)算其他像素的位置變化，無須“右下角”的點(diǎn)作為第4個(gè)參數(shù)。圖像的幾何變換>2.圖像的仿射變換通過3個(gè)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)圖像的傾斜效果OpenCV提供的cv2.getAffineTransform()函數(shù)用于計(jì)算圖像傾斜的變換矩陣。格式：retval=cv2.getAffineTransform(src,dst)3．圖像的傾斜圖像的幾何變換>2.圖像的仿射變換retval表示計(jì)算得到的變換矩陣；src表示輸入圖像的3個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)，格式為3行2列的32位浮點(diǎn)型列表；dst表示輸出圖像的3個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)，格式與src相同。【例2-8】編寫程序，使用OpenCV的cv2.getAffineTransform()和cv2.warpAffine()函數(shù)對(duì)圖像“apple.jpg”（見本書配套素材“例題圖像/apple.jpg”）進(jìn)行傾斜變換，并顯示原圖像和傾斜后的圖像。importcv2 #導(dǎo)入OpenCV庫importnumpyasnp #導(dǎo)入NumPy庫img=cv2.imread("apple.jpg")

#讀取圖像rows=len(img) #獲取圖像行數(shù)cols=len(img[0]) #獲取圖像列數(shù)#獲取原圖像3個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)，32位浮點(diǎn)型p1=np.float32([[0,0],[cols-1,0],[0,rows-1]])#獲取傾斜圖像對(duì)應(yīng)3個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)，32位浮點(diǎn)型p2=np.float32([[0,rows*0.33],[cols*0.85,rows*0.25],[cols*0.15,rows*0.7]])M=cv2.getAffineTransform(p1,p2)

#根據(jù)3個(gè)點(diǎn)的變化軌跡計(jì)算出變換矩陣dst=cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))

#按照變換矩陣進(jìn)行傾斜cv2.imshow("Input",img)

#顯示原圖像cv2.imshow("Incline",dst)

#顯示傾斜后的圖像cv2.waitKey()

#窗口等待，按任意鍵繼續(xù)cv2.destroyAllWindows()

#釋放所有窗口圖像的幾何變換>2.圖像的仿射變換【運(yùn)行結(jié)果】程序運(yùn)行結(jié)果如下圖所示。圖像的幾何變換>2.圖像的仿射變換

（a）原圖像

（b）傾斜后的圖像04繪制圖形和文本繪制圖形和文本>1．繪制圖形OpenCV提供了封裝好的繪圖函數(shù)，用戶不需要關(guān)心如何修改像素值，直接調(diào)用就可以繪制線段、矩形、圓、多邊形和橢圓等圖形，常用的繪圖函數(shù)如表所示。函數(shù) 說明cv2.line(image,pt1,pt2,color[,thickness=1,[lineType=8]])繪制線段。其中，image表示畫布，即在其上繪制圖形的載體圖像；pt1表示線段的起點(diǎn)坐標(biāo)；pt2表示線段的終點(diǎn)坐標(biāo)；color表示所繪制線段的顏色；thickness表示線段的粗細(xì)，為可選參數(shù)，默認(rèn)為

1，數(shù)字越大線段越粗；lineType表示線段的類型，為可選參數(shù)，默認(rèn)為8cv2.rectangle(image,pt1,pt2,color[,thickness=1,[lineType=8]])繪制矩形。其中，pt1表示矩形左上角的坐標(biāo)；pt2表示矩形右下角的坐標(biāo)；參數(shù)image、color、thickness和lineType與函數(shù)cv2.line()的對(duì)應(yīng)參數(shù)一致繪制圖形和文本>1．繪制圖形（續(xù)表）函數(shù) 說明cv2.circle(image,center,radius,color[,thickness=1,[lineType=8]])繪制圓。其中，center表示圓心的坐標(biāo)；radius表示圓的半徑；參數(shù)image、color、thickness和lineType與函數(shù)cv2.line()的對(duì)應(yīng)參數(shù)一致cv2.polylines(image,pts,isClosed,color[,thickness=1,[lineType=8]])繪制多邊形。其中，pts表示多邊形各頂點(diǎn)的坐標(biāo)，為列表類型；isClosed表示多邊形是否閉合，若其值為True，則繪制閉合的多邊形，否則依次連接各個(gè)頂點(diǎn)，繪制一條曲線；參數(shù)image、color、thickness和lineType與函數(shù)cv2.line()的對(duì)應(yīng)參數(shù)一致cv2.ellipse(image,center,axes,angle,startAngle,endAngle,color[,thickness=1,[lineType=8]])繪制橢圓。其中，center表示橢圓的中心坐標(biāo)；axes表示橢圓長軸和短軸的長度，為元組類型；angle表示橢圓旋轉(zhuǎn)的角度；startAngle表示橢圓弧的起始角度；endAngle表示橢圓弧的終止角度；參數(shù)image、color、thickness和lineType與函數(shù)cv2.line()的對(duì)應(yīng)參數(shù)一致【例2-9】編寫程序，使用OpenCV創(chuàng)建白色畫布，并使用繪圖函數(shù)繪制OpenCV的徽標(biāo)。importcv2

#導(dǎo)入OpenCV庫importnumpyasnp

#導(dǎo)入NumPy庫image=np.zeros((200,220,3),dtype="uint8")+255

#創(chuàng)建一幅白色畫布#繪制天藍(lán)色的矩形cv2.rectangle(image,(20,10),(200,150),(255,204,0))#繪制上方的紅色標(biāo)志cv2.ellipse(image,(106,50),(30,30),120,0,300,(0,0,255),-1,cv2.LINE_AA) #cv2.LINE_AA表示繪制的線條為抗鋸齒的線條，-1表示填充圖形cv2.circle(image,(106,50),10,(255,255,255),-1,cv2.LINE_AA)#繪制左下角的綠色標(biāo)志cv2.ellipse(image,(76,110),(30,30),0,0,300,(0,255,0),-1,cv2.LINE_AA)cv2.circle(image,(76,110),10,(255,255,255),-1,cv2.LINE_AA)#繪制右下角的藍(lán)色標(biāo)志cv2.ellipse(image,(140,110),(30,30),-60,0,300,(255,0,0),-1,cv2.LINE_AA)cv2.circle(image,(140,110),10,(255,255,255),-1,cv2.LINE_AA)cv2.imshow('Image',image)

#顯示圖像cv2.waitKey()

#窗口等待，按任意鍵繼續(xù)cv2.destroyAllWindows()

#釋放所有窗口繪制圖形和文本>1．繪制圖形【運(yùn)行結(jié)果】程序運(yùn)行結(jié)果如下圖所示。繪制圖形和文本>1．繪制圖形

例2-9程序運(yùn)行結(jié)果

OpenCV提供的cv2.putText()函數(shù)用于在圖像上添加文本。格式：cv2.putText(image,text,org,fontFace,fontScale,color[,thickness=1,[lineType=8

[,bottomLeftOrigin=False]]])繪制文本繪制圖形和文本>2．繪制文本text表示要添加的文本；org表示文本在圖像中左下