【转载请注明出处:http://blog.csdn.net/leytton/article/details/35986791】
配套使用的OpenCV版本:2.4.9 ; Python版本:2.7
主要参考文章(感谢作者分享)
1、python 简单图像处理(3)平移 http://www.cnblogs.com/xianglan/archive/2010/12/26/1917070.html
2、OpenCV
Python教程(1、图像的载入、显示和保存)http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9057415
程序极其类似于参考文章1、文章1使用的是OpenCV2.0,而OpenCV2.49的写法稍有不同
效果参考文章1,语法参考文章2
主要思想(转载自文章1):
平移是最简单的一种变换,是将一幅图像上的所有点都被按照给定的偏移量在水平方向沿X轴、在垂直方向沿y轴移动
其变换公式是
可用矩阵变换公式
逆变换方法是
若移动后大小不变
当多余部分填充为黑色时
平移结果为
当多余部分为白色时
平移结果为
若移动后图像尺寸变大
则平移结果为
最终代码:
#-*-coding:utf-8-*- #解决中文注释问题
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('feng.png')
offX = 20
offY = 50
#print(image.shape)
#image.shape表示图像的尺寸和通道信息(高,宽,通道)
size2 = (image.shape[0]+offY, image.shape[1]+offX,image.shape[2])
iTr1 = np.zeros(image.shape, np.uint8)
iTr2 = np.zeros(image.shape, np.uint8)
iTr3 = np.zeros(size2,np.uint8)
h = image.shape[0]
w = image.shape[1]
for i in range(h):
for j in range(w):
iTr3[i+offY,j+offX] = image[i,j]
if i >=offY and j >=offX:
iTr1[i,j] = image[i-offY,j-offX]
iTr2[i,j] = image[i-offY,j-offX]
else:
iTr1[i,j] = (0,0,0) #平移补黑(默认)
iTr2[i,j] = (255,255,255) #平移补白
cv2.imshow('image',image)
cv2.imshow('iTr1',iTr1)
cv2.imshow('iTr2',iTr2)
cv2.imshow('iTr3',iTr3)
cv2.waitKey (0)
cv2.destroyAllWindows()
若不进行处理。是一副黑色的图像4
即每个像素点都是0或是tuple(0,0,0)
效果图:
PS:参考文章1作者本意应该是x座标平移20,y座标平移30,结果弄反了;
本文为使结果更加明显,x座标平移20,y座标平移50