Python OpenCV 圖像處理：圖像拼接、旋轉、裁剪

► 前言

本篇將介紹使用OpenCV Python對於圖像上的基本處理縮放、拼接、旋轉、裁剪等操作，透過程式碼的說明，讓各位了解OpenCV Python於圖像處理上的基本操作。

► 圖像縮放

OpenCV使用cv2.resize()函數進行圖像縮放。

函數說明：

src：要調整大小的原始圖像。

dsize：輸出圖像的目標大小。可以包含寬度和高度的元組 (width, height)，或者可以是縮放因子的元組 (fx, fy)。

dst（可選）：輸出圖像（NumPy數組或Mat對象），用於存儲調整大小後的圖像。

fx（可選）：水平方向的縮放因子。

fy（可選）：垂直方向的縮放因子。

interpolation（可選）：插值方法。當進行圖像縮放時，需要根據像素的值來計算新像素的值。

► 圖像拼接

在OpenCV中，可以使用cv2.hconcat()和cv2.vconcat()來水平和垂直合併多張圖像。

水平合併:

垂直合併:

► 圖像旋轉

在OpenCV中，可以使用cv2.rotate()或cv2.warpAffine()函數來實現圖像旋轉。

cv2.rotate()：

提供三種樣式進行圖像旋轉，cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE（順時針90度旋轉）、cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE（逆時針90度旋轉）與cv2.ROTATE_180（180度旋轉）。

如果需要進行其他角度的旋轉，則需要使用cv2.warpAffine()。

cv2.warpAffine()：

cv2.warpAffine()是OpenCV中用於圖像仿射變換的通用函數，可以實現一般的仿射變換，旋轉、平移、縮放和剪切等操作，透過cv2.getRotationMatrix2D()函數，可以獲得用於指定旋轉角度和中心點的旋轉矩陣，再透過 cv2.warpAffine()將其應用於圖像上。

► 圖像裁剪

在OpenCV中，圖像裁剪透過指定裁剪的範圍，然後使用NumPy切片操作對圖像進行裁剪操作。

►  小結

透過以上講解，搭配程式碼進行範例講解，相信各位對於圖像上的基本處理縮放、拼接、旋轉、裁剪等操作能有更深刻的理解，期待下一篇博文吧！

► Q&A

問題一：縮放圖像時，如何避免出現失真或像素變形？

雙線性插值 cv2.INTER_LINEAR 和雙三次插值 cv2.INTER_CUBIC 是常用的選項。選擇較高的插值方法通常能夠減少失真。

問題二：如何確定旋轉中心以獲得預期的旋轉效果？

可以通過計算圖像的中心座標 (width/2, height/2) ，然後將其作為旋轉中心。

問題三：在拼接圖像時，如何處理兩張圖像的大小不一致的問題？

可以使用 cv2.resize() 將其調整為相同大小再進行圖像拼接操作，或是使用numpy的切片操作在拼接前將圖像裁剪為相同大小。

問題四：裁剪區域超出圖像範圍時該如何處理？