如何在 OpenCV Python 中执行矩阵变换?
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cv2.transform() 函数对输入数组的每个元素执行矩阵变换。我们可以将此变换直接应用于图像，因为图像在 OpenCV 中是 NumPy ndarray。要使用此函数，我们首先应该定义一个变换矩阵 m。输出中的通道数将与变换矩阵 m 中的行数相同。
步骤
要找到输入图像的矩阵变换，您可以按照以下步骤操作-
导入所需的库 OpenCV 和 NumPy。确保您已经安装了它们。
使用 cv2.imread() 方法读取输入图像。指定图像的完整路径。
定义一个大小为 (3,3) 的变换矩阵 m。您可以将变换矩阵生成为随机数，也可以定义自定义矩阵。
使用 cv2.transform() 查找图像的矩阵变换。将变换矩阵 m 作为参数传递给 cv2.transform() 函数。
显示变换后的图像。
让我们看下面的示例，对输入图像执行矩阵变换。
输入图像
我们将在下面的示例中使用以下图像作为输入文件。
示例
在此示例中，我们找到输入图像的矩阵变换。我们将变换矩阵定义为 3×3 随机数矩阵。
# 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()
输出
执行上述代码后，将生成以下输出窗口 -
注意 - 由于变换矩阵是使用随机数生成的，因此您可能会获得具有不同颜色和亮度的输出图像。
示例
在此示例中，我们找到输入图像的矩阵变换。我们将变换矩阵定义为 3×3 矩阵。
# 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()
输出
执行上述代码后，将生成以下输出窗口 -
