opencv 图像处理之图片剪切和移位

川长思鸟来 2021-11-16 13:30 409阅读 0赞

1，图片的剪切：

从width,height中获取一部分图片，（width,height）中获取一定范围的图片img\[w\_low:w\_high,h\_low:h\_high\].

#100 -》200 x
    #100-》300 y
    import cv2
    img = cv2.imread('image0.jpg',1)
    imgInfo = img.shape
    dst = img[100:200,100:300]
    cv2.imshow('image',dst)
    cv2.waitKey(0)

2,图片的移位：

matshift数组的范围计算公式：

matShift = np.float32(\[\[1,0,100\],\[0,1,200\]\])\# 2\*3

\[1,0,100\],\[0,1,200\] 2\*2 2\*1   
 \[\[1,0\],\[0,1\]\]  2\*2  A  
\[\[100\],\[200\]\] 2\*1   B  
 x,y 和A,B,C的关系如下所示：  
A\*C+B = \[\[1\*x+0\*y\],\[0\*x+1\*y\]\]+\[\[100\],\[200\]\]  
            = \[\[x+100\],\[y+200\]\]

(10,20)->(110,120)

代码实现如下：

import cv2
    import numpy as np
    img = cv2.imread('image0.jpg',1)
    cv2.imshow('src',img)
    imgInfo = img.shape
    height = imgInfo[0]
    width = imgInfo[1]
    #位移矩阵定义
    matShift = np.float32([[1,0,100],[0,1,200]])# 2*3
    #位移实现
    dst = cv2.warpAffine(img,matShift,(height,width))#1 data 2 mat 3 info
    # 移位 矩阵
    cv2.imshow('dst',dst)
    cv2.waitKey(0)

3，图片移位的另一种简单实现：

import cv2
    import numpy as np
    img = cv2.imread('image0.jpg',1)
    cv2.imshow('src',img)
    imgInfo = img.shape
    dst = np.zeros(img.shape,np.uint8)
    height = imgInfo[0]
    width = imgInfo[1]
    for i in range(0,height):
        for j in range(0,width-100):
            dst[i,j+100]=img[i,j]
    cv2.imshow('image',dst)
    cv2.waitKey(0)

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