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1.OpenCV 之仿射变换
2.Python图像处理丨图像缩放、旋转旋转旋转、源码翻转与图像平移

OpenCV 之仿射变换

       图像仿射变换是函数将图像坐标从一个坐标系转换到另一个坐标系的过程，涉及图像缩放、旋转旋转平移、源码旋转和翻转等操作。函数dubbo长连接源码该变换形式为线性变换，旋转旋转表达为矩阵相乘。源码常用变换包括：

       缩放：调整图像大小，函数水平缩放因子为a，旋转旋转竖直缩放因子为b，源码变换矩阵为：\(\begin{ bmatrix} a & 0 & 0 \\ 0 & b & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{ bmatrix}\)

       平移：移动图像位置，函数构造矩阵为：\(\begin{ bmatrix} 1 & 0 & tx \\ 0 & 1 & ty \\ 0 & 0 & 1 \end{ bmatrix}\)，旋转旋转其中tx和ty分别表示水平和竖直方向的源码位移。

       翻转：对图像进行左右或上下翻转，函数android源码桥接模式变换矩阵为：\(\begin{ bmatrix} -1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{ bmatrix}\)或\(\begin{ bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & -1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{ bmatrix}\)

       旋转：旋转图像，以旋转角度θ为参数，变换矩阵为：\(\begin{ bmatrix} \cos(\theta) & -\sin(\theta) & 0 \\ \sin(\theta) & \cos(\theta) & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{ bmatrix}\)

       在OpenCV中，通过`warpAffine`函数实现仿射变换，该函数使用2x3的矩阵进行变换，并支持多种参数，如输出图像大小、协议逆向解析tns源码插值算法、边界值处理等。示例代码包括输入图像和应用变换后的输出图像展示。

Python图像处理丨图像缩放、旋转、翻转与图像平移

       本篇文章主要讲解如何使用Python和OpenCV进行图像处理，涉及图像缩放、kd共振牛股源码旋转、翻转及图像平移四个核心操作。

       首先，图像缩放是通过cv2.resize()函数实现的，如设定目标尺寸（dsize）或缩放比例（fx, fy）。例如，通过设置目标宽度和高度（如(,云呼响应式源码 )）或直接缩放比例，可以改变图像大小。代码示例中，图像缩小至x像素的结果清晰可见。

       图像旋转则是通过getRotationMatrix2D()和warpAffine()函数，围绕图像中心进行。以指定的角度和旋转中心进行操作，例如-度的旋转，其核心代码展示了这一过程。

       图像翻转则是利用cv2.flip()函数，根据flipCode参数决定翻转方向，如X轴、Y轴或两者同时。一个简单的翻转操作后，图像的对称性得到了改变。

       至于图像平移，通过定义平移矩阵M并调用warpAffine()，通过偏移量（dx, dy）实现图像在二维空间中的移动。一个平移操作后，原图像的位置发生了相应变化。

       最后，虽然本文未提及，但提及的华为伙伴暨开发者大会活动提供了一系列技术直播和活动，对于对图像处理感兴趣的开发者来说，不容错过。

       如果你对华为云的技术内容感兴趣，可以关注活动，获取前沿技术动态和实践案例。