第一章图像的坐标变换-平移变换

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第一章图像的坐标变换-平移变换
- 1算法原理
- 2 代码
- 3 效果

1算法原理

图像的几何变换，也就是矩阵乘法。

平移变换是在原来像素加上一个平移值，加法公式如下：

我们可以用乘法来代替加法。矩阵的乘法的普适性明显强于加法很多。以矩阵形式表示平移前后的像素关系为：

例如：点（x0,y0）在x轴上平移Δx和在y轴上平移Δy像素距离之后到达点（x1,y1），如下图：

2 代码

运行代码说明

1.要改变代码中的地址，我的地址说明，我是把待处理图片统一放在一个（同级）image文件夹，用os.listdir(base)读取图片名称列表

最后在第18行代码中合并base和图片名称，得到完整图片地址

2.如果想更改为读取同目录下图片，可以13-18行代码可以改为
paths = ['img1.jpg','img2.jpg','img3.png'......]
for path in paths:print(path)# 读取图片 1 是加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。它是默认标志。img = cv.imread(path, 1)
3.注意plt.savefig(‘1.new’ + path)是保存plt图像，如果不使用可以注释掉

import osimport numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager# 字体实例对象
my_font=font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc",size=15)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号base = r'image'
paths = os.listdir(base)
for path in paths:print(path)# 读取图片 1 是加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。它是默认标志。img = cv.imread(os.path.join(base,path), 1)rows, cols = img.shape[0:2]M = np.float32([[1,0,100],[0,1,100]])  # 此平移相当与右平移100，再下平移100pxnew_img = cv.warpAffine(img, M, (cols, rows))  # 通过仿射变换函数来进行平移，M是平移矩阵cv.imwrite('messigray.png',new_img)  # 保存图片# # 画图 方式1# fig = plt.figure()# ## ax1 = fig.add_subplot(121)#比如121，指的就是将这块画布分为1×2，然后1对应的就是1号区，2对应的2号区# ax1.imshow(img)# ax1.set_title('My first matplotlib plot')## ax2 = fig.add_subplot(122)# ax2.imshow(res)# plt.show()  # 显示图片# 方式2plt.figure()plt.suptitle('平移变换')plt.subplot(1,2,1)plt.title('原图')plt.imshow(cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB))  # 要cv.cvtColor转换plt才可以正常显示彩色图像,灰度图像也有另外命令plt.subplot(1,2,2)plt.title('新图')plt.imshow(cv.cvtColor(new_img, cv.COLOR_BGR2RGB))plt.savefig('1.new' + path)  # 通过这个可以保存plt的图像plt.show()

3 效果

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