Python OpenCV 图像处理：图像拼接、旋转、裁剪

► 前言

本篇将介绍使用OpenCV Python对于图像上的基本处理缩放、拼接、旋转、裁剪等操作，透过程式码的说明，让各位了解OpenCV Python于图像处理上的基本操作。

► 图像缩放

OpenCV使用cv2.resize()函数进行图像缩放。

函数说明：

• src：要调整大小的原始图像。
• dsize：输出图像的目标大小。可以包含宽度和高度的元组 (width, height)，或者可以是缩放因子的元组 (fx, fy)。
• dst（可选）：输出图像（NumPy数组或Mat对象），用于存储调整大小后的图像。
• fx（可选）：水平方向的缩放因子。
• fy（可选）：垂直方向的缩放因子。
• interpolation（可选）：插值方法。当进行图像缩放时，需要根据像素的值来计算新像素的值。

► 图像拼接

在OpenCV中，可以使用cv2.hconcat()和cv2.vconcat()来水平和垂直合并多张图像。

水平合并:

垂直合并:

► 图像旋转

在OpenCV中，可以使用cv2.rotate()或cv2.warpAffine()函数来实现图像旋转。

cv2.rotate()：

提供三种样式进行图像旋转，cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE（顺时针90度旋转）、cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE（逆时针90度旋转）与cv2.ROTATE_180（180度旋转）。

如果需要进行其他角度的旋转，则需要使用cv2.warpAffine()。

cv2.warpAffine()：

cv2.warpAffine()是OpenCV中用于图像仿射变换的通用函数，可以实现一般的仿射变换，旋转、平移、缩放和剪切等操作，透过cv2.getRotationMatrix2D()函数，可以获得用于指定旋转角度和中心点的旋转矩阵，再透过 cv2.warpAffine()将其应用于图像上。

► 图像裁剪

在OpenCV中，图像裁剪透过指定裁剪的范围，然后使用NumPy切片操作对图像进行裁剪操作。

►  小结

透过以上讲解，搭配程式码进行范例讲解，相信各位对于图像上的基本处理缩放、拼接、旋转、裁剪等操作能有更深刻的理解，期待下一篇博文吧！

 

► Q&A

问题一：缩放图像时，如何避免出现失真或像素变形？

双线性插值cv2.INTER_LINEAR和双三次插值cv2.INTER_CUBIC是常用的选项。选择较高的插值方法通常能够减少失真。

问题二：如何确定旋转中心以获得预期的旋转效果？

可以通过计算图像的中心座标(width/2, height/2)，然后将其作为旋转中心。

问题三：在拼接图像时，如何处理两张图像的大小不一致的问题？

可以使用cv2.resize()将其调整为相同大小再进行图像拼接操作，或是使用numpy的切片操作在拼接前将图像裁剪为相同大小。

      

问题四：裁剪区域超出图像范围时该如何处理？

在裁剪图像之前，可以通过检查裁剪区域的座标是否在原始图像的范围内来避免超出图像范围的问题。确保裁剪区域的座标不超过图像的宽度和高度。

 

问题五：如何确定裁剪区域的座标范围找出需裁剪物体？

可以透过图像浏览工具或是手动测量来找出裁剪区域的左上角和右下角座标，进行图像裁剪操作。

►参考资料  

OpenCV - Open Computer Vision Library