Python_code_使用OpenCV库实现对图像的_平移_旋转_缩放

实现功能：
图片旋转：按指定的角度对图片进行逆时针旋转
图片平移：按指定的像素大小对图片进行水平和垂直方向的平移
图片缩放：按指定的缩放倍数对图片进行水平方向和垂直方向的缩放

注：      图像的  shape 属性：高、宽、通道数
Image.open()方式读取图像：无法输出图像的shape属性（高、宽、通道数）
cv2.imread（）方式读取图像：可以输出图像的shape属性

技巧：
新的文件名中，加入一些提示信息，
例如：处理过后的文件中带有 _ ，使得被处理后的文件不被再次处理

局限性：只能将文件保存到原有目录下


代码：

import os
import glob
from scipy import ndimage
import  cv2
import numpy as np

'''获取文件夹下所有指定后缀的文件'''
def get_image_paths(folder):
    #return glob.glob(os.path.join(folder, '*.png'))    #以png为结尾的文件
    return glob.glob(os.path.join(folder, '*.jpg'))     #以jpg为结尾的文件

'''图片旋转：旋转指定角度'''
def image_rotate(filename,angle):
    #读取文件
    #im = Image.open(filename)
    im = cv2.imread(filename)
    im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2RGB)     #由于opencv默认读取为BGR，需要将其转化为RGB图像
    #旋转指定的角度
    new_image = ndimage.rotate(im,int(angle))
    new_filename = filename[:-4] +'_rotate_' + str(angle) + '.jpg'  #在原图片名称的基础上命名新的文件名称
    cv2.imwrite(new_filename, new_image)        #保存处理后的文件

'''图片平移,平移指定的距离'''
#思路：新建一个矩阵，将平移后对应位置的像素保存到新的矩阵中，最终返回新建的矩阵'''
def translation(filename,translate_x,translate_y):
    # 读取文件
    img = cv2.imread(filename)
    img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)   #在该代码中由于opencv读取默认为BGR将其转化为RGB图像

    img_h,img_w = img.shape[:2] #图像的shape属性包括：高、宽、通道数
    # 新建矩阵dst，用于暂存平移后的图像像素值，初始时矩阵中所有默认值为0
    dst = np.zeros(img.shape,dtype=np.uint8)
    for row in range(img_h):
        for col in range(img_w):
            h = int(row-translate_y)
            w = int(col-translate_x)
            #平移后，在可现实区域部分的像素才可见，黑色进行填充剩余区域（像素默认值为0实现）
            if h<img_h and h>=0 and w<img_w and w>=0:
                dst[row][col] = img[h][w]
    new_filename = filename[:-4] +'_translation_' + str(translate_x) +'_'+str(translate_y)+ '.jpg'
    cv2.imwrite(new_filename, dst)              #保存处理后的文件
    return

'''图片缩放：
使用openCV 库中的resize函数,其中 zoom_x 指x的缩放倍数（0.5时，x变为原图的0.5倍）,zoom_y 指y的缩放倍数'''
def zooming(filename,zoom_x,zoom_y):
    # 读取文件
    img = cv2.imread(filename)
    img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)   #在该代码中由于opencv读取默认为BGR将其转化为RGB图像

    new_image = cv2.resize(img,(int(img.shape[1]*zoom_x),int(img.shape[0]*zoom_y)))
    #注意 cv2.resize（）函数中第二部分的参数为一个元组，先是矩阵的宽，后是矩阵的高

    print(img.shape)       #输出原图像的高、宽、通道数，与处理后的图像shape属性进行对比
    print(new_image.shape)  #输出按指定倍数缩放后的图像的高、宽、通道数

    new_filename = filename[:-4] +'_zooming_' + str(zoom_x) +'_'+str(zoom_y)+ '.jpg'
    cv2.imwrite(new_filename, new_image)        #保存处理后的文件
    return


'''
主函数部分：进行函数调用
'''
#数据图片所在的目录(相对路径)
image_path = '..\data\test\'     #target_path = '..\data\test\image_output\'
#获取该目录下所有图片文件
imgs = get_image_paths(image_path)


for i in imgs:
    # 文件名中带有_ 表示此文件是已经被处理过的，不再进行处理
    if '_' in i :
        continue

    #图片旋转
    #参数：图片路径和指定的旋转角度
    image_rotate(i,45)
    '''
    image_rotate(i,90)
    image_rotate(i,180)
    image_rotate(i,270)
    '''

    #图片平移
    #参数：图片路径、水平向右平移距离，垂直向下平移距离
    translation(i,0,100)

    #图片缩放
    #参数：图片路径、水平方向缩放倍数，垂直方向缩放倍数
    zooming(i,0.5,1)