cv2.warpAffine参数是什么
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warpAffine :意思是仿射变化。官方给出的参数为:
cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) → dst
其中:
src – 输入图像。
M – 变换矩阵。
dsize – 输出图像的大小。
flags – 插值方法的组合(int 类型!)
borderMode – 边界像素模式(int 类型!)
borderValue – (重点!)边界填充值; 默认情况下,它为0。
上述参数中:
M作为仿射变换矩阵,一般反映平移或旋转的关系,为InputArray类型的2×3的变换矩阵。
flages表示插值方式,默认为 flags=cv2.INTER_LINEAR,表示线性插值,
此外还有:cv2.INTER_NEAREST(最近邻插值)
cv2.INTER_AREA (区域插值)
cv2.INTER_CUBIC(三次样条插值)
cv2.INTER_LANCZOS4(Lanczos插值)
日常进行仿射变换时,在只设置前三个参数的情况下,如 cv2.warpAffine(img,M,(rows,cols))可以实现基本的仿射变换效果,但可以出现“黑边”现象,如图:
这对后续的处理往往造成很大的困扰,第六个参数可以选择填充的颜色,默认为黑色。在python中设置warpAffine的参数与c++中有所不同,必须指明参数的名称,具体如下:
c++中:
warpAffine(src,img,M,Size(a,b),1,0,Scalar(255,255,255));
python中:
cv2.warpAffine(img,M,(rows,cols),flags=cv2.INTER_,borderMode=cv2.BORDER_REFLECT,borderValue=(255,255,255))
在python 中有一个好处是不必按顺序设置,直接指明所设置的参数即可,如将上述图片边界区域填充为白色:
cv2.warpAffine(img,M,(lengh,lengh),borderValue=(255,255,255))
效果图:
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