01 引言

想象一下，當你拿起手機拍攝一張風景照時，由于角度或設(shè)備本身的限制，照片可能會有點歪斜或者變形。這時候，你是否希望有一種方法可以簡單地“拉直”這張照片，讓它看起來更加完美？或者，在構(gòu)建虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）的世界時，如何讓虛擬的東西自然地融入真實環(huán)境中？這些都可以靠仿射變換實現(xiàn)。

仿射變換不僅限于修復(fù)和美化靜態(tài)圖像，它還廣泛應(yīng)用于計算機視覺、機器人導(dǎo)航、醫(yī)學影像分析等多個高科技領(lǐng)域。比如：

• 計算機圖形學：在計算機圖形學中，仿射變換用于圖像和模型的變換，如旋轉(zhuǎn)、縮放和傾斜，以實現(xiàn)更豐富的視覺效果。
• 機器人技術(shù)：在機器人技術(shù)中，仿射變換用于路徑規(guī)劃和運動變換，幫助機器人在空間中導(dǎo)航。
• 醫(yī)療成像：在醫(yī)療成像領(lǐng)域，仿射變換用于圖像配準，將不同時間或不同模態(tài)的圖像對齊，以便進行比較、分析或融合。
• 遙感圖像處理：在遙感圖像處理中，仿射變換用于對齊不同來源或不同時間拍攝的圖像，以便進行比較、分析或融合。
• 增強現(xiàn)實：在增強現(xiàn)實技術(shù)中，仿射變換用于將虛擬圖像與現(xiàn)實世界對齊，以實現(xiàn)更加自然和無縫的交互體驗。

02 概念解答

什么是仿射變換？

簡單來說，就像是把圖片或者圖形旋轉(zhuǎn)、拉伸、縮放和移動，但是有個特點，就是它不會讓圖形的形狀變得奇奇怪怪，比如直線經(jīng)過仿射變換后還是直線，角度和平行關(guān)系也都保持不變。

想象一下，你有一張紙，上面畫著一些圖案?，F(xiàn)在，你想把這些圖案換個方向，或者讓它們變大變小，或者把整個圖案挪到紙的另一個位置。仿射變換就是幫你實現(xiàn)這些變化的數(shù)學工具。它就像是一套規(guī)則，告訴你怎么通過一些簡單的操作，讓圖案按照你想要的方式變化，但不會扭曲圖案的形狀。

接下來，我們以仿射變換中的“旋轉(zhuǎn)”為例，看一下具體的操作步驟。

03 操作步驟

打開華清遠見人工智能虛擬仿真本地服務(wù)管理平臺，點擊啟動，服務(wù)啟動一次即可。

進入到人工智能虛擬仿真系統(tǒng)，單擊“圖像旋轉(zhuǎn)”，進入實驗。

步驟一：圖片輸入

首先，導(dǎo)入一張原始圖片，可以用平臺默認的預(yù)設(shè)圖片，也可以自定義輸入圖片。

步驟二：單點旋轉(zhuǎn)

這一步要操作的是

1.將旋轉(zhuǎn)點平移到原點。

2.應(yīng)用旋轉(zhuǎn)矩陣進行旋轉(zhuǎn)。

3.將旋轉(zhuǎn)后的點移回原來的位置。

這樣可以將任意點的旋轉(zhuǎn)問題簡化為原點旋轉(zhuǎn)問題，便于計算。（具體的計算過程在人工智能在線實驗平臺手冊中查看）

步驟三：圖片旋轉(zhuǎn)

明白了單個點的旋轉(zhuǎn)過程之后，其實圖像旋轉(zhuǎn)也很好理解，就是將圖像里的每個像素點都帶入仿射變換矩陣里，從而得到旋轉(zhuǎn)后的新坐標。在OpenCV中，要得到仿射變換矩陣可以使用cv2.getRotationMatrix2D()，通過這個函數(shù)即可直接獲取到上面的旋轉(zhuǎn)矩陣，該函數(shù)需要接收的參數(shù)為：

Center：表示旋轉(zhuǎn)的中心點，是一個二維的坐標點(x,y)

Angle：表示旋轉(zhuǎn)的角度

Scale：表示縮放比例，可以通過該參數(shù)調(diào)整圖像相對于原始圖像的大小變化

所以在這一步填入兩個參數(shù)：即要給圖像旋轉(zhuǎn)的角度（angle）和要縮放的比例（scale），根據(jù)這兩個數(shù)據(jù)，求出旋轉(zhuǎn)之后的坐標，就可以進行整個圖像的旋轉(zhuǎn)。

這里可能會有一個問題，由于三角函數(shù)的值是小數(shù)，那么其乘積也會是小數(shù)，雖然OpenCV中會對其進行取整操作，但是像素點旋轉(zhuǎn)之后的取整結(jié)果也有可能重合，這樣就會導(dǎo)致可能會在旋轉(zhuǎn)的過程中丟失-部分原始的像素信息。并且如果使用了scale參數(shù)進行圖像的縮放的話，當圖像放大時，比如一個10*10的圖像放大成20*20，圖像由100個像素點變成400個像素點，那么多余的300個像素點是怎么來的?而當圖像縮小時，比如一個20*20的圖像縮小為10*10的圖像，需要丟掉300個像素點，那到底要怎么丟才能保證圖像還能是一個正常的圖像？因此我們需要一種方法來幫我們計算旋轉(zhuǎn)后的圖像中每一個像素點所對應(yīng)的像素值，從而保證圖像的完整性，這種方法就叫做插值法。

步驟四：插值方法

這一步可以看到平臺有五種插值方法：

• 最近鄰插值：目標像素點的像素值與對應(yīng)的原圖像像素值相同。
• 雙線性插值：利用原圖中四個真實像素點的值來決定目標圖中的一個像素點的值。
• 像素區(qū)域插值：縮小圖像時取平均值，放大圖像時使用最近鄰或雙線性插值。
• 雙三次插值：需要原圖像中近鄰的16個點來加權(quán)。
• Lanczos插值：需要原圖像周圍的64個像素點，使用不同的權(quán)重函數(shù)。

通過這幾種方式可以解決圖像縮放或者旋轉(zhuǎn)等操作時，由于像素之間的間隔不一致而導(dǎo)致的信息丟失和圖像質(zhì)量下降的問題。具體的每種方法計算方法，可在元宇宙實驗平臺操作手冊中查看。

步驟五：邊緣填充

為什么要填充邊緣呢？

可以看到，左圖在逆時針旋轉(zhuǎn)45度之后原圖的四個頂點在右圖中已經(jīng)看不到了，同時，右圖的四個頂點區(qū)域其實是什么都沒有的，因此我們需要對空出來的區(qū)域進行一個填充。右圖就是對空出來的區(qū)域進行了像素值為（0，0，0）的填充，也就是黑色像素值的填充。除此之外，后續(xù)的一些圖像處理方式也會用到邊緣填充，平臺介紹了五個常用的邊緣填充方法。

• 邊界復(fù)制：復(fù)制邊界像素值。
• 邊界反射：根據(jù)原圖邊緣進行反射。
• 邊界反射101：反射邊緣像素點，但方式不同。
• 邊界常數(shù)：填充指定的常數(shù)值，默認為0。
• 邊界包裹：特殊類型的邊界處理。

步驟六：圖片輸出

點擊驗證，如顯示校驗成功，即代表邏輯無誤，驗證按鈕與校驗成功界面如下圖所示。

點擊運行，可以實現(xiàn)功能運行，并顯示結(jié)果輸出。點擊某張圖片可放大查看效果。

以上就是一個完整的圖像旋轉(zhuǎn)操作過程，仿射變換中的圖像旋轉(zhuǎn)在圖像識別應(yīng)用場景中主要解決圖像因拍攝角度不同而導(dǎo)致的方向不一致問題，通過旋轉(zhuǎn)圖像使其與標準方向?qū)R，確保了識別算法能夠準確地識別和分析圖像內(nèi)容，不受角度的影響，從而提高了識別系統(tǒng)的準確性和魯棒性。

仿射變換不只是圖像處理中的一個關(guān)鍵技術(shù)，它也是計算機視覺領(lǐng)域的重要組成部分。因此，如果你對圖像的幾何變換感興趣，想要深入了解其原理和應(yīng)用，我們的Python+圖像處理OpenCV課程就能幫到你。

我們的課程會帶你從基礎(chǔ)開始，學習如何用Python編程，怎么用OpenCV處理圖像，還會手把手帶你實戰(zhàn)OpenCV車牌識別項目。重要的是，我們的課程還提供元宇宙人工智能在線實驗平臺，讓你能在一個模擬的環(huán)境中，邊學邊練，高效學習。自由探索，嘗試不同的算法，看看它們對圖像有什么影響，這對理解圖像增強的原理和應(yīng)用特別有幫助。

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