前面介紹怎么樣實(shí)現(xiàn)平移的功能，接著下來演示縮放功能。比如在一個(gè)文檔里插入一個(gè)圖片，發(fā)現(xiàn)這個(gè)圖片占用太大的面積了，要把它縮小，才放得下，與文字的比例才合適。這樣的需求，就需要使用仿射變換的縮放功能，而實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能的方法，就是采用齊次坐標(biāo)的變換功式：

創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項(xiàng)目包括永昌網(wǎng)站建設(shè)、永昌網(wǎng)站制作、永昌網(wǎng)頁(yè)制作以及永昌網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，永昌網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到永昌省份的部分城市，未來相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

可看到最后一條公式，就是縮放公式，要實(shí)現(xiàn)二維圖像的縮放，需要構(gòu)造前面那個(gè)縮放矩陣，因此在OpenCV也是構(gòu)造一個(gè)2X3的矩陣。不過，在縮放變換里，要考慮另外一個(gè)問題，比如圖片放大之后，原來兩點(diǎn)像素的距離變大了，在中間留下了空間，那么中間空白的像素點(diǎn)怎么樣處理呢？其實(shí)圖像處理要完成兩個(gè)獨(dú)立的算法計(jì)算，首先需要一個(gè)算法實(shí)現(xiàn)空間坐標(biāo)變換，用它描述每個(gè)像素如何從初始位置移動(dòng)到終止位置。其次需要一個(gè)插值算法完成輸出圖像的每個(gè)像素的顏色值。在放大或縮小里，就需要計(jì)算像素的顏色值了，就需要使用插值算法。不過插值算法也是五花百門的，最簡(jiǎn)單的方法就是向鄰近元素借用它們的值，比如放大之后原來元素坐標(biāo)為1和3了，留下坐標(biāo)2的點(diǎn)為空，那么2的點(diǎn)就可以借用1或3點(diǎn)的顏色值，在opencv里就可以使用cv.INTER_NEAREST標(biāo)志表示這個(gè)意思。有時(shí)候中間留下的點(diǎn)很多，如果全部取一個(gè)點(diǎn)的顏色值，就會(huì)在圖形上出現(xiàn)一片相同的顏色值，讓圖片不好看。為了解決這個(gè)問題，向更好的插值算法推廣，接著引入雙線性插值（cv.INTER_LINEAR），這個(gè)插值算法使用了附近四個(gè)點(diǎn)的顏色值來計(jì)算，這樣就不是單獨(dú)考慮一個(gè)元素的值了，這樣就比只取一個(gè)點(diǎn)的值好很多，因此也成為opencv里仿射函數(shù)里默認(rèn)的值。如果要更好的插值，還有很多更高級(jí)的三次樣條插值等等，不過計(jì)算量也上去了。

下面通過例子來演示縮放的操作：

#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡軍生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579
#
import cv2
import numpy as np
 
#圖片的路徑
imgname = "img1.jpg"
 
#讀取圖片
image = cv2.imread(imgname, cv2.IMREAD_COLOR)
 
#圖片的高度和寬度
h,w = image.shape[:2]
 
#構(gòu)造縮放的2X3的矩陣，然后調(diào)用warpAffine執(zhí)行縮放
A1 = np.array([[0.5, 0, 0], [0, 0.5, 0]], np.float32)
d1 = cv2.warpAffine(image, A1, (w, h), borderValue = 125)
 
#顯示操作之后的圖片
cv2.imshow("d1",d1)
 
#顯示圖像
cv2.imshow("image", image)
 
#等待用戶輸入，然后刪除所有窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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網(wǎng)站鏈接：http://www.chinadenli.net/article12/dcssgc.html

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