OpenCV-Python学习（21）—— OpenCV 图像几何变换之图像翻转（cv.flip、np.flip）

1. 学习目标

1. 学习 OpenCV 图像的翻转函数 cv.flip；
2. 学习 NumPy 矩阵的反转函数 np.flip；
3. 自己实现矩阵反转的函数。

2. OpenCV 翻转

翻转也称镜像，是指将图像沿轴线进行轴对称变换。水平镜像是将图像沿垂直中轴线进行左右翻转，垂直镜像是将图像沿水平中轴线进行上下翻转，水平垂直镜像是水平镜像和垂直镜像的叠加。

2.1 cv.flip() 函数说明

cv.flip(src, flipCode[, dst]) -> dst

2.2 参数说明

参数	说明
src	表示输入图像。
flipCode	表示翻转轴线的控制参数，整型（int）。
dst	表示变换操作的输出图像，可选项。

2.3 flipCode 值说明

值	说明
0	表示水平翻转。
1	表示垂直翻转。
-1	表示对角线翻转。

3. 翻转实例

3.1 实例代码

import cv2 as cv
import numpy as np

# 图像翻转
def image_flip():
  img = cv.imread("./images/lena.jpg")
  cv.imshow("original", img)
  # 水平翻转
  horizontally_img = cv.flip(img,0)
  cv.imshow("horizontally_img", horizontally_img)
  # 垂直翻转
  vertically_img = cv.flip(img,1)
  cv.imshow("vertically_img", vertically_img)
  # 对角线翻转
  horizontally_vertically_img = cv.flip(img,-1)
  cv.imshow("horizontally_vertically_img", horizontally_vertically_img)
  cv.waitKey(0)
  cv.destroyAllWindows()
if __name__ == "__main__":
  image_flip()

3.2 翻转效果

4. 矩阵反转

4.1 np.flip() 函数说明

numpy.flip(array, axis) → dst_array

4.2 参数说明

参数	说明
array	表示输入的数组。
axis	表示[integer]轴，阵列沿此轴反转。

4.3 axis 值说明

值	说明
0	表示上下反转。
1	表示左右反转。

5. 反转实例

5.1 实例代码

import cv2 as cv
import numpy as np

# 阵列反转
def image_np_flip():
  img = cv.imread("./images/lena_small.jpg")
  cv.imshow("original", img)
  # 水平翻转
  horizontally_img = np.flip(img,0)
  cv.imshow("horizontally_img", horizontally_img)
  # 垂直翻转
  vertically_img = np.flip(img,1)
  cv.imshow("vertically_img", vertically_img)
  # 对角线翻转
  horizontally_vertically_img0 = np.flip(img,0)
  horizontally_vertically_img = np.flip(horizontally_vertically_img0,1)
  cv.imshow("horizontally_vertically_img", horizontally_vertically_img)
  cv.waitKey(0)
  cv.destroyAllWindows()
if __name__ == "__main__":
  image_np_flip()

5.2 反转效果

6. 实现阵列反转

6.1 实现阵列上下反转

1. 获取阵列的宽高值；
2. 复制一份改阵列，防止反转的时候影响了原阵列；
3. 上下翻转只需要循环阵列的行，将第一行和最后一行互换，将第二行和倒数第二行互换！！！
4. 注意：由于 range 是从 0 开始，所以最后一行需要先减 1！！！
5. 注意：解构赋值直接将两个值进行互换，但是换的第一个值需要复制一份互换np.copy(src[i])！！！

# 上下翻转
def flip_ud(src):
  h,w,c = src.shape
  src = np.copy(src)
  for i in range(h//2):
    # cur = np.copy(src[i])
    # src[i] = src[h-i-1]
    # src[h-i-1] = cur
    src[i],src[h-i-1] = src[h-i-1],np.copy(src[i])
  return src

6.2 实现阵列左右反转

1. 对比上下反转，左右反转需要循环列一层的互换！！！

# 左右翻转
def flip_lr(src):
  h,w,c = src.shape
  src = np.copy(src)
  for i in range(h):
    for j in range(w//2):
      src[i][j],src[i][w-j-1] = src[i][w-j-1],np.copy(src[i][j])
  return src

6.3 实现阵列左上角和右下角反转

# 图像左上角和右下角翻转
def flip_lu_rd(src):
  h,w,c = src.shape
  src = np.copy(src)
  # 左上角和右下角翻转
  for i in range(h//2):
    for j in range(w//2):
      src[i][j],src[h-i-1][w-j-1] = src[h-i-1][w-j-1],np.copy(src[i][j])
  return src

6.4 使用 6.3 的方法实现对角线反转

1. 图像左上角和右下角翻转;
2. 右上角和左下角翻转;
   2.1 左右翻转;
   2.2 图像左上角和右下角翻转;
   2.3 左右翻转图像还原。

def flip_ud_lr(src):
  # 图像左上角和右下角翻转
  src = flip_lu_rd(src)
  # 右上角和左下角翻转
  # 1. 左右翻转
  src = flip_lr(src)
  # 2. 图像左上角和右下角翻转
  src = flip_lu_rd(src)
  # 3. 左右翻转图像还原
  src = flip_lr(src)
  return src

6.5 直接使用 6.1 和 6.2 实现对角线反转

def flip_ud_lr(src):
  # 上下翻转
  src = flip_ud(src)
  # 左右翻转
  src = flip_lr(src)
  return src

7. 实现图像翻转实例

7.1 翻转实例代码

# 上下翻转
def flip_ud(src):
  h,w,c = src.shape
  src = np.copy(src)
  for i in range(h//2):
    # cur = np.copy(src[i])
    # src[i] = src[h-i-1]
    # src[h-i-1] = cur
    src[i],src[h-i-1] = src[h-i-1],np.copy(src[i])
  return src

# 左右翻转
def flip_lr(src):
  h,w,c = src.shape
  src = np.copy(src)
  for i in range(h):
    for j in range(w//2):
      src[i][j],src[i][w-j-1] = src[i][w-j-1],np.copy(src[i][j])
  return src

# 图像左上角和右下角翻转
def flip_lu_rd(src):
  h,w,c = src.shape
  src = np.copy(src)
  # 左上角和右下角翻转
  for i in range(h//2):
    for j in range(w//2):
      src[i][j],src[h-i-1][w-j-1] = src[h-i-1][w-j-1],np.copy(src[i][j])
  return src

def flip_ud_lr(src):
  # 图像左上角和右下角翻转
  src = flip_lu_rd(src)
  # 右上角和左下角翻转
  # 1. 左右翻转
  src = flip_lr(src)
  # 2. 图像左上角和右下角翻转
  src = flip_lu_rd(src)
  # 3. 左右翻转图像还原
  src = flip_lr(src)
  return src

def image_self_flip():
  img = cv.imread("./images/lena_small.jpg")
  # cv.imshow("original", img)
  # 水平翻转
  horizontally_img = flip_ud(img)
  cv.imshow("horizontally_img", horizontally_img)
  # 垂直翻转
  vertically_img = flip_lr(img)
  cv.imshow("vertically_img", vertically_img)
  # 对角线翻转
  horizontally_vertically_img = flip_ud_lr(img)
  cv.imshow("horizontally_vertically_img", horizontally_vertically_img)
  cv.waitKey(0)
  cv.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
  image_self_flip()

实现效果

8. 总结

1. 注意： 阵列的反转 和 OpenCV 的翻转 对比，少了对角线翻转，但是使用【上下反转+左右反转】能够实现相同的效果；
2. 自己使用循环阵列的方法实现水平、垂直、对角线翻转，但是相比原生方法，计算很慢，需要进行优化！！！