如何在 OpenCV Python 中執行矩陣變換？

cv2.transform() 函式執行輸入陣列中每個元素的矩陣變換。由於影像在 OpenCV 中是 NumPy 多維陣列，因此我們可以直接對影像應用此變換。要使用此函式，我們首先應該定義一個變換矩陣 m。輸出中的通道數將與變換矩陣 m 中的行數相同。

步驟

要找到輸入影像的矩陣變換，您可以按照以下步驟操作：

  • 匯入所需的庫 OpenCV 和 NumPy。確保您已安裝它們。

  • 使用 cv2.imread() 方法讀取輸入影像。指定影像的完整路徑。

  • 定義大小為 (3,3) 的變換矩陣 m。您可以生成變換矩陣作為隨機數或定義自定義矩陣。

  • 使用 cv2.transform() 查詢影像的矩陣變換。將變換矩陣 m 作為引數傳遞給 cv2.transform() 函式。

  • 顯示變換後的影像。

讓我們看看下面的示例，以對輸入影像執行矩陣變換。

輸入影像

在下面的示例中，我們將使用以下影像作為輸入檔案。


示例

在此示例中，我們找到輸入影像的矩陣變換。我們將變換矩陣定義為一個 3×3 的隨機數矩陣。

# import required libraries
import cv2
import numpy as np

# read input image
img = cv2.imread('leaf1.jpg')

# define transformation matrix
m = np.random.randn(3,3)

# apply the cv2.transform to perform matrix transformation
img_tr = cv2.transform(img, m, None)

# display the transformed image 
cv2.imshow("Transformed Image", img_tr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出

執行上述程式碼後，它將生成以下輸出視窗：


注意 - 由於變換矩陣是使用隨機數生成的，因此您可能會得到顏色和亮度不同的輸出影像。

示例

在此示例中，我們找到輸入影像的矩陣變換。我們將變換矩陣定義為一個 3×3 的全 1 矩陣。

# import required libraries
import cv2
import numpy as np

# read input image
img = cv2.imread('leaf1.jpg')

# define transformation matrix
m = np.ones((3,3))

# apply the cv2.transform to perform matrix transformation
img_tr = cv2.transform(img, m, None)

# display the transformed image
cv2.imshow("Transformed Image", img_tr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出

執行上述程式碼後，它將生成以下輸出視窗：


更新於： 2022-12-05

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