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图像处理基础：镜像、缩放与矫正

news 2025/7/8 9:48:21

在图像处理中，镜像、缩放和矫正操作是常见的图像变换手段。这些操作可以帮助我们对图像进行调整，以满足不同的需求。本文将详细介绍这三种操作的原理和实现方法，并通过代码示例展示它们的实际应用。

一、图片镜像旋转

1.1 什么是镜像旋转？

镜像旋转是一种特殊的图像变换，它通过水平、垂直或水平垂直翻转来改变图像的方向。与常规的旋转不同，镜像旋转不需要指定旋转中心，而是直接围绕图像的中心进行翻转。

水平翻转：将图像沿 y 轴翻转，坐标从 (x, y) 变为 (-x, y)。
垂直翻转：将图像沿 x 轴翻转，坐标从 (x, y) 变为 (x, -y)。
水平垂直翻转：同时进行水平和垂直翻转，坐标从 (x, y) 变为 (-x, -y)。

1.2 实现代码

在 OpenCV 中，可以使用 cv2.flip 函数来实现镜像旋转。cv2.flip 的参数 flipCode 决定了翻转的方向：

0：垂直翻转
> 0：水平翻转
< 0：水平垂直翻转

以下是实现代码：

import cv2# 0：垂直翻转
# 大于0：水平翻转
# 小于0：水平垂直翻转
def test001():img = cv2.imread("./opencv_work/src/rabbit.png")img_flip = cv2.flip(img, 1)cv2.imshow("img", img)cv2.imshow("img_flip", img_flip)cv2.waitKey(0)if __name__ == '__main__':test001()

1.3 应用场景

镜像旋转常用于图像增强、数据预处理以及生成图像变体。例如，在训练机器学习模型时，可以通过镜像旋转来增加数据的多样性。

二、图像缩放

2.1 什么是图像缩放？

图像缩放是指改变图像的尺寸，使其变大或变小。在缩放过程中，需要通过插值算法来计算新像素的值，以保持图像的质量。

OpenCV 提供了多种插值方法，包括：

最近邻插值：速度最快，但图像质量较差。
双线性插值：图像质量较好，计算速度适中。
双三次插值：图像质量最高，但计算速度较慢。
Lanczos 插值：适用于高质量的图像缩放。

2.2 实现代码

在 OpenCV 中，可以使用 cv2.resize 函数来实现图像缩放。以下是代码示例：

import cv2def test001():img = cv2.imread("./opencv_work/src/rabbit.png")img2=cv2.resize(img,dsize=(200,200),interpolation=cv2.INTER_LINEAR)cv2.imshow("img",img)cv2.imshow("img2",img2)cv2.waitKey(0)if __name__ == '__main__':test001()

2.3 应用场景

图像缩放常用于图像预处理、图像显示以及生成不同分辨率的图像。例如，在网页设计中，需要将图像缩放到不同的尺寸以适应不同的屏幕分辨率。

三、图像矫正

3.1 什么是图像矫正？

图像矫正是通过透视变换来校正图像中的透视畸变。透视变换是一种将图像投影到新视平面的过程，它可以改变图像的视角，使图像中的物体看起来更符合直观感受。

3.2 实现代码

在 OpenCV 中，可以使用 cv2.getPerspectiveTransform 和 cv2.warpPerspective 函数来实现图像矫正。以下是代码示例：

import cv2
import numpy as np  def test001():img=cv2.imread("./opencv_work/src/3.png")h,w,c=img.shapepts1 = np.float32([[178, 100], [487, 134], [124, 267], [473, 308]])pts2 = np.float32([[0, 0], [w, 0], [0, h], [w, h]])m=cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)img2=cv2.warpPerspective(img,m,(w,h))cv2.imshow('img', img)cv2.imshow('img2', img2)cv2.waitKey(0)if __name__ == '__main__':test001()