基于python的空域变换

空域变换

1. 空域：是指图像所在的平面，即像素位置所在的空间。
2. 空域变换：对像素点的位置和灰度值根据图像变化目的需要，对图像矩阵进行运算操作，形成另一幅图像。
3. 空域变换分类：算术逻辑变换、几何变换、灰度变换、直方图变换。

加法运算

主要应用

1. 去除叠加性噪声
2. 生成图像叠加效果

import cv2 as cv
img1 = cv.imread("1.jpg")
img2 = cv.imread("2.jpg")
print(img1.shape,img2.shape)
img1=cv.resize(img1,(img2.shape[1],img2.shape[0]))
image=cv.addWeighted(img1,0.6,img2,0.4,0.0,)

cv.imshow('img1',image)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

减法运算

“主要运用”

1. 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像之间的变化，如：视频中镜头边界的检测
2. 去除不需要的叠加性图案
3. 图像分割：如分割运动的车辆，减法去掉静止部分，剩余的是运动元素和噪声

import cv2 as cv

img1=cv.imread('5.png')
img2=cv.imread('6.png')
#img1=cv.imread('LinuxLogo.jpg')
#img2=cv.imread('WindowsLogo.jpg')
dst=cv.add(img1,img2)
dst1=cv.subtract(img1,img2)


cv.imshow('dst',dst1)
cv.imshow('dst1',dst)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

乘法运算

主要应用 图像的局部显示，如：用二值蒙板图像与原图像做乘法

import cv2 as cv

img1=cv.imread('5.png')
img2=cv.imread('6.png')
dst=img1*img2

cv.imshow('181360152',dst)


cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

逻辑运算

1. 非运算主要运用：图像求反，g（x,y）=255-f(x,y)
2. 与运算主要用于：两个图像相交子集，提取感兴趣子图像，g（x,y）=f（x,y）^h（x,y)

import cv2 as cv

img1=cv.imread('LinuxLogo.jpg')
img2=cv.imread('WindowsLogo.jpg')
and_img=cv.bitwise_and(img1,img2)
or_img=cv.bitwise_or(img1,img2)
not_img=cv.bitwise_not(img1)
xor_img=cv.bitwise_xor(img1,img2)


cv.imshow('181360152',and_img)
cv.imshow('181360152zhang',or_img)
cv.imshow('181360152yang',not_img)
cv.imshow('181360152-',xor_img)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

缩放

import cv2
import math
import numpy as np

class Img:
    def __init__(self,image,rows,cols,center=[0,0]):
        self.src=image #原始图像
        self.rows=rows #原始图像的行
        self.cols=cols #原始图像的列
        self.center=center #旋转中心，默认是[0,0]

    def Move(self,delta_x,delta_y):      #平移
        #delta_x>0左移，delta_x0上移，delta_y1表示缩小；factor0表示逆时针旋转；beta=self.rows or y>=self.cols or x=self.cols or x=self.cols or x