OpenCV: 图片移位

左手的ㄟ右手 2022-01-22 03:31 289阅读 0赞

我们使用warpAffine()函数对该图片进行移位操作，使图片沿x轴移动100像素，沿y轴移动200像素

import cv2
    import numpy as np
    
    img = cv2.imread('test.png',1)
    cv2.imshow('src', img)
    imgInfo = img.shape
    height = imgInfo[0]
    width = imgInfo[1]
    # 移位矩阵
    matShift = np.float32([[1,0,100],[0,1,200]])
    dst = cv2.warpAffine(img, matShift, (height, width))
    
    cv2.imshow('dst',dst)
    cv2.waitKey(0)

原理：  
我们可以将\[\[1,0,a\],\[0,1,b\]\]这个 2\*3的矩阵  
分解成\[\[1,0\],\[0,1\]\] 的矩阵A  
与\[\[100\],\[200\]\]的矩阵B  
图片的横纵坐标xy 为 C  
则A \* C + B = \[\[1\*x+0\*y\],\[0\*x+1\*y\]\] + \[\[100\],\[200\]\] = \[\[x+100\],\[y+200\]\]，即图片沿x轴移动100像素，沿y轴移动200像素

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
我们也可以通过自己写代码的方式来实现移位操作

import cv2
    import numpy as np
    
    img = cv2.imread('test.png',1)
    cv2.imshow('src', img)
    imgInfo = img.shape
    height = imgInfo[0]
    width = imgInfo[1]
    dst = np.zeros(img.shape, np.uint8)
    for i in range(height):
        for j in range(width-100):
            dst[i,j+100]=img[i,j]
    cv2.imshow('image',dst)
    cv2.waitKey(0)

可以看到图片像右移动了100个像素  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220122/d909e88150e443c6839dcca61b03becf.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220122/387f14ec473b496c96fb95eb60abeab4.png