OpenCV之图像几何变换

1. 图像缩放与插值

图像预处理时需要对图像进行缩放，缩放时就需要在原有图像的像素点间插入新的像素点，所插入的像素点，插入的方法主要由最邻近插值、双线性插值等，用到的API时resize(),具体如下：

import cv2 as cv
path = "C:\\Users\\27914\\Desktop\\images\\test2.jpg"
image = cv.imread(path)
w,h,c = image.shape
#result1 = cv.resize(image,(w*2,h*2),interpolation=cv.INTER_CUBIC)
result1 = cv.resize(image,(0,0),fx=1.5,fy=1.5,interpolation=cv.INTER_NEAREST)
result2 = cv.resize(image,(0,0),fx=1.5,fy=1.5,interpolation=cv.INTER_CUBIC)
result3 = cv.resize(image,(0,0),fx=1.5,fy=1.5,interpolation=cv.INTER_LINEAR)
cv.imshow("result1",result1)
cv.imshow("result2",result2)
cv.imshow("result3",result3)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

需要注意的是参数dsize，该参数是指输出的图像的大小，当它指定时（即不为(0,0)），fx,fy参数不起作用，当dsize指定为(0,0)时，需要fx,fy来确定缩放的程度，fx,fy分别表示要x轴，y轴要缩放的倍数，interploplation表示插值的方法，cv.INTER_CUBIC为在4x4像素领域内进行双三次插值，cv.INTER_NEAREST，表示最邻近插值，cv.INTER_LINEAR表示双线性插值，原理问题这里不探讨，只需记住cv.INTER_CUBIC，cv.INTER_LINEAR只用于放大，cv.INTER_NEAREST放大缩小均可即可，当然还有其它的插值方法，后面再讨论。
在某些情况下，使用较为低级的插值方法可能会出现马赛克。

2.图像的镜像翻转

图片的镜像翻转比较简单，只需要调用API——flip()即可，具体如下：

import cv2 as cv
path = "C:\\Users\\27914\\Desktop\\images\\test2.jpg"
image = cv.imread(path)
up_down = cv.flip(image,0)
left_right = cv.flip(image,1)
center = cv.flip(image,-1)
cv.imshow("up_down",up_down)
cv.imshow("left_right",left_right)
cv.imshow("center",center)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

第一个参数为原始图像，第二个参数有三种选择1，0，-1，1表示左右翻转，0表示上下翻转，-1表示对角线翻转，具体输出如下：
原图：

上下翻转：

左右翻转：

对角线翻转：

图像翻转在深度学习时数据集量较少时可以补充数据集的量。