Numpy平移，旋转，镜像操作

一、图像平移

 二、图像水平镜像

 三、图像垂直镜像

 四、图像缩放

 五、图像旋转（顺时针）

 正确代码：

import cv2 import math import numpy as np class Img: def __init__(self,image,rows,cols,center=[0,0]): self.src=image #原始图像
        self.rows=rows #原始图像的行
        self.cols=cols #原始图像的列
        self.center=center #旋转中心，默认是[0,0]

    def Move(self,delta_x,delta_y):      #平移
        #delta_x>0左移，delta_x<0右移
        #delta_y>0上移，delta_y<0下移
        self.transform=np.array([[1,0,delta_x],[0,1,delta_y],[0,0,1]]) def Zoom(self,factor):               #缩放
        #factor>1表示缩小；factor<1表示放大
        self.transform=np.array([[factor,0,0],[0,factor,0],[0,0,1]]) def Horizontal(self):                #水平镜像
        self.transform=np.array([[1,0,0],[0,-1,self.cols-1],[0,0,1]]) def Vertically(self):                #垂直镜像
        self.transform=np.array([[-1,0,self.rows-1],[0,1,0],[0,0,1]]) def Rotate(self,beta):               #旋转
        #beta>0表示逆时针旋转；beta<0表示顺时针旋转
        self.transform=np.array([[math.cos(beta),-math.sin(beta),0], [math.sin(beta), math.cos(beta),0], [ 0, 0, 1]]) def Process(self): self.dst=np.zeros((self.rows,self.cols),dtype=np.uint8) for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): src_pos=np.array([i-self.center[0],j-self.center[1],1]) [x,y,z]=np.dot(self.transform,src_pos) x=int(x)+self.center[0] y=int(y)+self.center[1] if x>=self.rows or y>=self.cols or x<0 or y<0: self.dst[i][j]=255
                else: self.dst[i][j]=self.src[x][y] if __name__=='__main__': src=cv2.imread('.\jay.bmp',0) rows = src.shape[0] cols = src.shape[1] cv2.imshow('src', src) img=Img(src,rows,cols,[248,231]) img.Vertically() #镜像
 img.Process() ''' img.Rotate(-math.radians(30)) #旋转 img.Process() img.Move(-50,-50) #平移 img.Process() img.Zoom(0.5) #缩放 img.Process() ''' cv2.imshow('dst', img.dst) cv2.waitKey(0)

旋转易错点：

                       

           原始图                                    beta=-30°

　　再Rotate的函数中，我们的transform矩阵完全是按照beta>0时为为逆时针旋转。但是我们需要注意到 时process：self.dst[i][j]=self.src[x][y]；相当于又一次取反。最终，当beta>0时，我们是顺时针旋转。

　　这个时候你可能产生疑问，我直接写成：self.dst[x,y]=self.src[i,j]不就是逆时针的了？？？？

结果如下：

 原因分析：可能是因为在遍历过程中dst的元素无法全部访问到，会保留默认的像素值为0的点。

六、旋转延拓

　　上述方法的旋转之后的图像大小与原图像大小相等，接下来我们来看一个完全保留旋转后图像的方法：

import cv2 import math import numpy as np def XRotate(image, angle): h, w = image.shape anglePi = angle * math.pi / 180.0 cosA = math.cos(anglePi) sinA = math.sin(anglePi) X1 = math.ceil(abs(0.5 * h * cosA + 0.5 * w * sinA)) X2 = math.ceil(abs(0.5 * h * cosA - 0.5 * w * sinA)) Y1 = math.ceil(abs(-0.5 * h * sinA + 0.5 * w * cosA)) Y2 = math.ceil(abs(-0.5 * h * sinA - 0.5 * w * cosA)) hh = int(2 * max(Y1, Y2)) ww = int(2 * max(X1, X2)) emptyImage2 = np.zeros((hh, ww), np.uint8) for i in range(hh): for j in range(ww): x = cosA * i + sinA * j - 0.5 * ww * cosA - 0.5 * hh * sinA + 0.5 * w y =  cosA * j- sinA * i+ 0.5 * ww * sinA - 0.5 * hh * cosA + 0.5 * h x = int(x) y = int(y) if x > -1 and x < h and y > -1 and y < w : emptyImage2[i, j] = image[x, y]*255
 
    return emptyImage2 # image = cv2.imread("e:\\lena.bmp")
iXRotate12 = XRotate(img[:,:,1], 30) cv2.imshow('image', img) cv2.imshow('iXRotate12', iXRotate12) cv2.waitKey(0)

　　 代码解释：X1, X2, Y1, Y2的求解是考虑到了beta的正负；其次在两层的for循环里，cosA * i + sinA * j代表我们的transform矩阵是顺时针旋转；- 0.5 * ww * cosA - 0.5 * hh * sinA + 0.5 * w代表的是：根据图像中心进行旋转；同样的，由于我们 emptyImage2[i, j] = image[x, y]*255 操作，我们transform虽然是按照顺时针生成，但是最终结果会相反一下，为逆时针。

 

                          

 原始图像                                                       旋转之后