嘿，小伙伴们！今天我们要聊的是计算机视觉中的2D变换——那些能让图像‘动’起来的技术。无论你是初学者还是资深开发者，这篇文章都将带你深入了解2D变换，并通过Python代码实战演示。准备好了吗？让我们开始吧！🌟

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📊 什么是2D变换？

在计算机视觉中，2D变换是指对图像进行平移、旋转、缩放、剪切等操作的过程。通过这些变换，我们可以改变图像的位置、大小和方向，以达到不同的视觉效果或处理需求。

🧪 实战案例：用Python进行2D变换

假设我们有一张图片，我们想要在这张图片上应用几种常见的2D变换，比如旋转和平移，来看看Python是如何做到这一点的。我们将使用OpenCV库来完成这项任务。

🛠️ 准备工作

首先，确保你已经安装了OpenCV库。如果没有安装，可以通过pip安装：

pip install opencv-python

📖 代码实战

1. 加载图片

   我们先加载一张图片，并创建一个副本以便进行变换。

   import cv2
   import numpy as np
   
   # 加载图片
   img = cv2.imread('example.jpg')
   img_copy = img.copy()
   

2. 旋转图片

   • 定义旋转角度：我们将图片逆时针旋转45度。

   angle = 45 * np.pi / 180  # 将角度转换为弧度
   height, width = img.shape[:2]
   rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((width / 2, height / 2), angle * 180 / np.pi, 1)
   
   # 应用旋转
   rotated_img = cv2.warpAffine(img_copy, rotation_matrix, (width, height))
   

3. 平移图片

   • 定义平移距离：我们将图片向右平移100像素，向下平移50像素。

   translation_matrix = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])
   
   # 应用平移
   translated_img = cv2.warpAffine(img_copy, translation_matrix, (width, height))
   

4. 缩放图片

   • 定义缩放因子：我们将图片放大两倍。

   scale_factor = 2.0
   scaled_img = cv2.resize(img_copy, None, fx=scale_factor, fy=scale_factor, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
   

5. 剪切图片

   • 定义剪切矩阵：我们将图片沿水平方向剪切10%。

   shear_matrix = np.float32([[1, 0.1, 0], [0, 1, 0]])
   
   # 应用剪切
   sheared_img = cv2.warpAffine(img_copy, shear_matrix, (width, height))
   

6. 显示结果

   显示我们变换后的结果，并保存图片。

   # 显示图像
   cv2.imshow('Original Image', img)
   cv2.imshow('Rotated Image', rotated_img)
   cv2.imshow('Translated Image', translated_img)
   cv2.imshow('Scaled Image', scaled_img)
   cv2.imshow('Sheared Image', sheared_img)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()
   
   # 保存图像
   cv2.imwrite('rotated.jpg', rotated_img)
   cv2.imwrite('translated.jpg', translated_img)
   cv2.imwrite('scaled.jpg', scaled_img)
   cv2.imwrite('sheared.jpg', sheared_img)
   

🎨 代码解析

1. 加载图片：

   • 使用cv2.imread读取图片。
   • 创建一个副本以便进行变换。

2. 旋转图片：

   • 使用cv2.getRotationMatrix2D获取旋转矩阵。
   • 使用cv2.warpAffine应用旋转变换。

3. 平移图片：

   • 定义平移矩阵。
   • 使用cv2.warpAffine应用平移变换。

4. 缩放图片：

   • 使用cv2.resize进行缩放变换。

5. 剪切图片：

   • 定义剪切矩阵。
   • 使用cv2.warpAffine应用剪切变换。

6. 显示和保存：

   • 使用cv2.imshow显示变换后的图像。
   • 使用cv2.imwrite保存变换后的图像。

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🎨 显示效果

🚀 结语

通过今天的实战演练，大家已经学会了如何使用Python和OpenCV来实现常见的2D变换。这些简单的变换是构建复杂图像处理任务的基础，掌握了它们，你就迈出了计算机视觉应用的第一步！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言交流。我们下次再见！喜欢我的文章请关注，点赞和收藏👋

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