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  • 图像翻转
    千次阅读
    2022-04-20 20:25:22

    图像拍摄的时候,会有一个 rotate 属性,根据相机的摆放不同其值有差别。
    opencv 处理图像的时候,会读取这个值,并根据其设置,来对图像进行旋转操作。

    但是很多程序本身不支持这个选项,所以会导致 opencv 读出来的旋转过的图像,在其他程序里面显示,或者处理错误。

    pillow 处理图像的时候,会直接忽略这个选项,所以可以用 pillow来处理图像。

    又或者,可以在 opencv 读取图像的时候,忽略 rotate 设置。

    cv2.imread(img, cv2.IMREAD_COLOR + cv2.IMREAD_IGNORE_ORIENTATION)
    
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  • 【OpenCV】图像翻转

    2021-10-16 19:35:12
    文章目录图像翻转flip()函数完整代码结果展示 图像翻转 flip()函数 flip(InputArray src, OutputArray dst, int flipCode) 参数: src ------ 原始图像矩阵;  dst ----- 变换后的矩阵;  flipMode ---- 翻转模式...

    图像翻转

    flip()函数

    flip(InputArray src, OutputArray dst, int flipCode)
    参数: src ------ 原始图像矩阵;
       dst ----- 变换后的矩阵;
        flipMode ---- 翻转模式,有三种模式:

    完整代码

    void QuickDemo::flip_demo(Mat &image)
    {
    	Mat dst;
    	flip(image, dst, 0);//上下翻转 x对称
    	flip(image, dst, 1);//左右翻转 y对称
    	flip(image, dst, -1);//旋转180°
    	imshow("图像翻转",dst);
    }
    
    

    结果展示

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    展开全文
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      在 OpenCV 中,图像的翻转是采用函数 cv2.flip()实现,该函数能够实现图像在水平方向翻转、垂直方向翻转、两个方向同时翻转,其语法结构为:dst = cv2.flip( src, flipCode )

    参数解析:
    dst :和原始图像具有同样大小、类型的目标图像。
    src:要处理的原始图像。
    flipCode :旋转类型,该参数的意义如下表所示

    参数值说明意义
    0只能是0绕着x轴翻转
    正数1、2、3等任意正数绕着y轴翻转
    负数−1、−2、−3 等任意负数围绕 x 轴、y 轴同时翻转

    在该函数中,目标像素点与原始像素点的关系可以表述为:
    在这里插入图片描述
    其中dst 是目标像素点,src 是原始像素点。

    程序示例

    设计程序,使用函数 cv2.flip()对图像分别实现围绕x轴、y轴、x轴和y轴翻转。

    import cv2
    lena = cv2.imread("./lena.jpg")
    lena_x = cv2.flip(lena, 0)
    lena_y = cv2.flip(lena, 1)
    lena_xy = cv2.flip(lena, -1)
    cv2.imshow("原始图像", lena)
    cv2.imshow("绕x轴旋转", lena_x)
    cv2.imshow("绕y轴旋转", lena_y)
    cv2.imshow("绕x轴和y轴旋转", lena_xy)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    在这里插入图片描述
    图1  原始图像

    在这里插入图片描述
    图2  绕x轴旋转

    在这里插入图片描述
    图3  绕y轴旋转

    在这里插入图片描述
    图4  绕x轴和y轴旋转

    展开全文
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    图像翻转很容易,边界框如何翻转呢?

    找到一张没有标注的原图,用opecv在原图上把bbox画出来,利用QQ截图的功能,将坐标标出来

    请添加图片描述
    代码如下:

    import cv2 as cv
    
    img_path = "./test_image/2007_000027.jpg"
    img = cv.imread(img_path)
    # 画框
    cv.rectangle(img, (174, 101), (349, 351), color=(0, 255, 0),thickness=2)
    cv.imshow("img", img)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    

    再把图片进行翻转得到下图

    请添加图片描述
    代码如下:

    import cv2 as cv
    
    img_path = "./test_image/test.png" # qq截图标注后的图片
    img = cv.imread(img_path)
    # 翻转
    flip_img = cv.flip(img, 1)
    cv.imshow("flip_img", flip_img)
    cv.imwrite("./test_image/flip_img.png", flip_img)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    

    两张图进行对比

    翻转前
    翻转后

    很明显可以观测到

    新的xmin = 图像的width - 原来的xmax
    新的xmax = 图像的width - 原来的xmin
    ymin 和 ymax 不变

    用代码计算:

    # bbox: xmin, ymin, xmax, ymax
    new_xmin = width - old_xmax
    new_xmax = width - old_xmin
    new_ymin = old_ymin
    new_xmax = old_ymax
    
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