Python OpenCV实现图像平移与旋转操作详解

白榆

发布时间：2026-10-13| 6人浏览过

原创

本文通过Python和OpenCV库展示了图像平移与旋转的具体实现方法。内容包含手动编写循环进行像素映射的平移代码，以及基于三角函数计算旋转矩阵并处理边界问题的旋转算法。代码示例详细演示了如何读取图像、执行变换及显示结果，适用于初学者理解基础图像几何变换原理。

具体实现代码如下所示：

import cv2
import math
import numpy as np
def move(img):
 height, width, channels = img.shape
 emptyImage2 = img.copy()
 x=20
 y=20
 for i in range(height):
 for j in range(width):
 if i>=x and j>=y:
  emptyImage2[i,j]=img[i-x][j-y]
 else:
  emptyImage2[i,j]=(0,0,0)
 
 
 return emptyImage2
 
 
img = cv2.imread("e:\\lena.bmp")
 
cv2.namedWindow("Image")
SaltImage=move(img)
cv2.imshow("Image",img)
cv2.imshow("ss",SaltImage)
cv2.waitKey(0)

图像旋转处理部分：

import cv2
import math
import numpy as np
def XRotate(image, angle):
 h, w, channels = 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, channels), 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]
 
 return emptyImage2
 
 
image = cv2.imread("e:\\lena.bmp")
iXRotate12 = XRotate(image, 30)
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('iXRotate12', iXRotate12)
cv2.waitKey(0)

以上就是利用Python进行图像平移和旋转的完整实例分享。希望这些代码示例能为读者提供有价值的参考，欢迎大家继续支持本站获取更多技术内容。