Python OpenCV 图像处理：图像拼接、旋转、裁剪

► 前言

本篇将介绍使用OpenCV Python对于图像上的基本处理缩放、拼接、旋转、裁剪等操作，透过程式码的说明，让各位了解OpenCV Python于图像处理上的基本操作。

► 图像缩放

OpenCV使用cv2.resize()函数进行图像缩放。

函数说明：

src：要调整大小的原始图像。

dsize：输出图像的目标大小。可以包含宽度和高度的元组 (width, height)，或者可以是缩放因子的元组 (fx, fy)。

dst（可选）：输出图像（NumPy数组或Mat对象），用于存储调整大小后的图像。

fx（可选）：水平方向的缩放因子。

fy（可选）：垂直方向的缩放因子。

interpolation（可选）：插值方法。当进行图像缩放时，需要根据像素的值来计算新像素的值。

► 图像拼接

在OpenCV中，可以使用cv2.hconcat()和cv2.vconcat()来水平和垂直合并多张图像。

水平合并:

垂直合并:

► 图像旋转

在OpenCV中，可以使用cv2.rotate()或cv2.warpAffine()函数来实现图像旋转。

cv2.rotate()：

提供三种样式进行图像旋转，cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE（顺时针90度旋转）、cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE（逆时针90度旋转）与cv2.ROTATE_180（180度旋转）。

如果需要进行其他角度的旋转，则需要使用cv2.warpAffine()。

cv2.warpAffine()：

cv2.warpAffine()是OpenCV中用于图像仿射变换的通用函数，可以实现一般的仿射变换，旋转、平移、缩放和剪切等操作，透过cv2.getRotationMatrix2D()函数，可以获得用于指定旋转角度和中心点的旋转矩阵，再透过 cv2.warpAffine()将其应用于图像上。

► 图像裁剪

在OpenCV中，图像裁剪透过指定裁剪的范围，然后使用NumPy切片操作对图像进行裁剪操作。

►  小结

透过以上讲解，搭配程式码进行范例讲解，相信各位对于图像上的基本处理缩放、拼接、旋转、裁剪等操作能有更深刻的理解，期待下一篇博文吧！

► Q&A

问题一：缩放图像时，如何避免出现失真或像素变形？

双线性插值 cv2.INTER_LINEAR 和双三次插值 cv2.INTER_CUBIC 是常用的选项。选择较高的插值方法通常能够减少失真。

问题二：如何确定旋转中心以获得预期的旋转效果？

可以通过计算图像的中心座标 (width/2, height/2) ，然后将其作为旋转中心。

问题三：在拼接图像时，如何处理两张图像的大小不一致的问题？

可以使用 cv2.resize() 将其调整为相同大小再进行图像拼接操作，或是使用numpy的切片操作在拼接前将图像裁剪为相同大小。

问题四：裁剪区域超出图像范围时该如何处理？