图像翻转¶
概要¶
本节讲解了用OpenCV的flip函数, numpy的索引,以及wrapAffine 三种方式实现图像翻转.
keywords : flip 图像翻转 水平翻转 镜像 垂直翻转
使用flip函数实现翻转¶
flip 函数原型
flip(src, flipCode[, dst]) -> dst
参数解析
-
src输入图片 -
flipCode翻转代码 -
1水平翻转 Horizontally （图片第二维度是column） -
0垂直翻转 *Vertically * （图片第一维是row） -
-1同时水平翻转与垂直反转 Horizontally & Vertically
为了方便使用， 你也可以封装成下面的函数
def flip(image, direction): if direction == "h": flipped = cv2.flip(image, 1) elif direction == "v": flipped = cv2.flip(image, 0) else: # both horizontally and vertically flipped = cv2.flip(image, -1)
src/flip_demo.py
''' 反转Demo ''' import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('cat.png') def bgr2rbg(img): ''' 将颜色空间从BGR转换为RBG ''' return img[:,:,::-1] # 水平翻转 flip_h = cv2.flip(img, 1) # 垂直翻转 flip_v = cv2.flip(img, 0) # 同时水平翻转与垂直翻转 flip_hv = cv2.flip(img, -1) plt.subplot(221) plt.title('SRC') plt.imshow(bgr2rbg(img)) plt.subplot(222) plt.title('Horizontally') plt.imshow(bgr2rbg(flip_h)) plt.subplot(223) plt.title('Vertically') plt.imshow(bgr2rbg(flip_v)) plt.subplot(224) plt.title('Horizontally & Vertically') plt.imshow(bgr2rbg(flip_hv)) plt.show()
利用numpy的索引实现翻转¶
利用numpy中ndarray的索引， 我们可以非常方便地实现图像翻转。
# 水平翻转 flip_h = img[:,::-1] # 垂直翻转 flip_v = img[::-1] # 水平垂直同时翻转 flip_hv = img[::-1, ::-1]
''' 使用numpy的索引进行图像反转 ''' import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('cat.png') height,width,channel = img.shape # 水平翻转 flip_h = img[:,::-1] # 垂直翻转 flip_v = img[::-1] # 水平垂直同时翻转 flip_hv = img[::-1, ::-1] def bgr2rbg(img): ''' 将颜色空间从BGR转换为RBG ''' return img[:,:,::-1] plt.subplot(221) plt.title('SRC') plt.imshow(bgr2rbg(img)) plt.subplot(222) plt.title('Horizontally') plt.imshow(bgr2rbg(flip_h)) plt.subplot(223) plt.title('Vertically') plt.imshow(bgr2rbg(flip_v)) plt.subplot(224) plt.title('Horizontally & Vertically') plt.imshow(bgr2rbg(flip_hv)) plt.show()
!!学霸分割线!!
如果你对图像翻转的数学原理不感兴趣的话,就不需要往下看了.
利用wrapAffine实现翻转¶
注： width 代表图像的宽度 height代表图像的高度
水平翻转的变换矩阵
\begin{equation}
{
\left[ \begin{array}{c}
x'\\
y'\\
\end{array}
\right ]}=
{
\left[ \begin{array}{cc}
-1 & 0\\
0 & 1\\
\end{array}
\right ]}\times
{
\left[\begin{array}{c}
x\\
y\\
\end{array}
\right]
}+
{
\left[\begin{array}{c}
width\\
0 \\
\end{array}
\right]
}
\end{equation}
M = {
\left[ \begin{array}{ccdc}
-1 & 0 & width\\
0 & 1 & 0\\
\end{array}
\right ]}
垂直翻转的变换矩阵
\begin{equation}
{
\left[ \begin{array}{c}
x'\\
y'\\
\end{array}
\right ]}=
{
\left[ \begin{array}{cc}
1 & 0\\
0 & -1\\
\end{array}
\right ]}\times
{
\left[\begin{array}{c}
x\\
y\\
\end{array}
\right]
}+
{
\left[\begin{array}{c}
0\\
height \\
\end{array}
\right]
}
\end{equation}
M = {
\left[ \begin{array}{ccc}
1 & 0 & 0\\
0 & -1 & height\\
\end{array}
\right ]}
同时进行水平翻转与垂直翻转
\begin{equation}
{
\left[ \begin{array}{c}
x'\\
y'\\
\end{array}
\right ]}=
{
\left[ \begin{array}{cc}
-1 & 0\\
0 & -1\\
\end{array}
\right ]}\times
{
\left[\begin{array}{c}
x\\
y\\
\end{array}
\right]
}+
{
\left[\begin{array}{c}
width\\
height \\
\end{array}
\right]
}
\end{equation}
M = {
\left[ \begin{array}{ccc}
-1 & 0 & width\\
0 & -1 & height\\
\end{array}
\right ]}
src/flip_by_warpaffine.py
''' 使用仿射矩阵实现反转 ''' import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('cat.png') height,width,channel = img.shape # 水平翻转 M1 = np.float32([[-1, 0, width], [0, 1, 0]]) flip_h = cv2.warpAffine(img, M1, (width, height)) # 垂直翻转 M2 = np.float32([[1, 0, 0], [0, -1, height]]) flip_v = cv2.warpAffine(img, M2, (width, height)) # 水平垂直同时翻转 M3 = np.float32([[-1, 0, width], [0, -1, height]]) flip_hv = cv2.warpAffine(img, M3, (width, height)) def bgr2rbg(img): ''' 将颜色空间从BGR转换为RBG ''' return img[:,:,::-1] plt.subplot(221) plt.title('SRC') plt.imshow(bgr2rbg(img)) plt.subplot(222) plt.title('Horizontally') plt.imshow(bgr2rbg(flip_h)) plt.subplot(223) plt.title('Vertically') plt.imshow(bgr2rbg(flip_v)) plt.subplot(224) plt.title('Horizontally & Vertically') plt.imshow(bgr2rbg(flip_hv)) plt.show()
