前言

这次梳理的篇幅主要是涉及图像仿射变换图像翻转，利用python编程实现不同方式的图像翻转，对巩固自己的python知识也是很有帮助的，进一步的对图像处理的内容也是帮助很大的。

但更多的是抛砖引玉，希望对你们有所帮助。

感谢各位鼓励与支持，往期文章都在最后梳理出来了(●'?'●)

接下来就以问题的形式展开梳理

利用flip函数实现翻转

flip函数原型

opencv中flip函数原型如下：

flip(src, flipCode[, dst]) -> dst

参数解析：

• src 输入图片
• 1 水平翻转 Horizontally （图片第二维度是column）
• 0 垂直翻转 *Vertically * （图片第一维是row）
• -1 同时水平翻转与垂直反转 Horizontally & Vertically

封装函数

为了使用方便， 你也可以封装一下旋转过程：

示例代码：

def flip(image, direction):
    if direction == "h":
        flipped = cv2.flip(image, 1)
    elif direction == "v":
        flipped = cv2.flip(image, 0)
    else:
        # both horizontally and vertically
        flipped = cv2.flip(image, -1)

具体源码及效果展示

具体源码如下：

'''
反转Demo
'''
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('lena1.jpg')

def bgr2rbg(img):
    '''
        将颜色空间从BGR转换为RBG
    '''
    return img[:,:,::-1]

# 水平翻转
flip_h = cv2.flip(img, 1)
# 垂直翻转
flip_v = cv2.flip(img, 0)
# 同时水平翻转与垂直翻转
flip_hv = cv2.flip(img, -1)

plt.subplot(221)
plt.title('SRC')
plt.imshow(bgr2rbg(img))

plt.subplot(222)
plt.title('Horizontally')
plt.imshow(bgr2rbg(flip_h))

plt.subplot(223)
plt.title('Vertically')
plt.imshow(bgr2rbg(flip_v))

plt.subplot(224)
plt.title('Horizontally & Vertically')
plt.imshow(bgr2rbg(flip_hv))

plt.show()

原始图像：

图像翻转图像：

利用numpy的索引实现翻转

利用numpy中ndarray的索引， 我们可以非常方便地实现图像翻转。

# 水平翻转
flip_h =  img[:,::-1]
# 垂直翻转
flip_v =  img[::-1]
# 水平垂直同时翻转
flip_hv =  img[::-1, ::-1]

具体源码及效果展示

具体源码如下：

'''
使用numpy的索引进行图像反转
'''
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('lena1.jpg')
height,width,channel = img.shape

# 水平翻转
flip_h =  img[:,::-1]

# 垂直翻转
flip_v =  img[::-1]

# 水平垂直同时翻转
flip_hv =  img[::-1, ::-1]

def bgr2rbg(img):
    '''
        将颜色空间从BGR转换为RBG
    '''
    return img[:,:,::-1]

plt.subplot(221)
plt.title('SRC')
plt.imshow(bgr2rbg(img))

plt.subplot(222)
plt.title('Horizontally')
plt.imshow(bgr2rbg(flip_h))

plt.subplot(223)
plt.title('Vertically')
plt.imshow(bgr2rbg(flip_v))

plt.subplot(224)
plt.title('Horizontally & Vertically')
plt.imshow(bgr2rbg(flip_hv))

plt.show()

原始图像：

翻转后的图像：

利用wrapAffine实现翻转

数学原理推导

注： width 代表图像的宽度； height代表图像的高度

水平翻转的变换矩阵：

垂直翻转的变换矩阵：

同时进行水平翻转与垂直翻转：

具体源码及效果展示

具体源码如下：

'''
使用仿射矩阵实现反转
'''
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('lena1.jpg')
height,width,channel = img.shape

# 水平翻转
M1 = np.float32([[-1, 0, width], [0, 1, 0]])
flip_h =  cv2.warpAffine(img, M1, (width, height))

# 垂直翻转
M2 = np.float32([[1, 0, 0], [0, -1, height]])
flip_v =  cv2.warpAffine(img, M2, (width, height))

# 水平垂直同时翻转
M3 = np.float32([[-1, 0, width], [0, -1, height]])
flip_hv =  cv2.warpAffine(img, M3, (width, height))

def bgr2rbg(img):
    '''
        将颜色空间从BGR转换为RBG
    '''
    return img[:,:,::-1]

plt.subplot(221)
plt.title('SRC')
plt.imshow(bgr2rbg(img))

plt.subplot(222)
plt.title('Horizontally')
plt.imshow(bgr2rbg(flip_h))

plt.subplot(223)
plt.title('Vertically')
plt.imshow(bgr2rbg(flip_v))

plt.subplot(224)
plt.title('Horizontally & Vertically')
plt.imshow(bgr2rbg(flip_hv))

plt.show()

原始图像：

翻转后的图像：

「?? 感谢大家」

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