计算机视觉应用开发案例教程（OpenCV）习题答案 第4章

第4章一、选择题答案B解析：A选项warpAffine()支持平移、旋转、缩放，错误；C选项dsize格式为(width,height)，与shape的(height,width)相反，错误；D选项需通过flags指定插值方法，错误；B选项正确。C解析：旋转中心为(w//2,h//2)（x=宽度/2，y=高度/2），顺时针旋转角度为-90，缩放0.7，C选项参数全部正确；A选项角度为90（逆时针），B选项旋转中心顺序错误（h//2是y，w//2是x），D选项角度和缩放错误，均错误。C解析：INTER_CUBIC（双三次插值）质量最高，适合放大；INTER_AREA适合缩小，INTER_NEAREST质量最差，INTER_LINEAR中等，C选项正确。A解析：仿射变换需3个点，透视变换需4个点，A正确；B选项相反（仿射保持平行线，透视不保持），C选项函数混淆，D选项两者均支持多种变换，均错误。B解析：flipCode=1为水平翻转，B正确；A是垂直翻转，C是双向翻转，D是仿射变换，均错误。二、填空题答案x轴（水平）；y轴（垂直）；右解析：平移矩阵中，dx控制水平方向（右为正），dy控制垂直方向（下为正）。fx；fy；拉伸（或变形）解析：fx和fy分别为x和y方向的缩放比例，相同则保持宽高比，避免图像拉伸。3×3；cv2.warpPerspective()解析：透视矩阵为3×3（仿射矩阵为2×3），需用warpPerspective()应用变换。三、实操题答案代码示例：importcv2#1.读取风景图像img=cv2.imread("mountain.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)ifimgisNone:print("图像读取失败！")else:#获取原图尺寸h_original,w_original,_=img.shapeprint(f"原图尺寸：宽度={w_original}像素，高度={h_original}像素")#2.步骤1：垂直翻转（flipCode=0）img_flip_v=cv2.flip(img,flipCode=0)print("垂直翻转完成！")#3.步骤2：缩小为原图的60%（fx=0.6，fy=0.6，INTER_AREA插值）img_small=cv2.resize(img_flip_v,dsize=None,fx=0.6,fy=0.6,interpolation=cv2.INTER_AREA)#获取缩小图尺寸h_small,w_small,_=img_small.shapeprint(f"缩小完成！缩小图尺寸：宽度={w_small}像素，高度={h_small}像素")#4.添加文字标注cv2.putText(img,"1.Original",(20,40),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(0,255,0),2)cv2.putText(img_flip_v,"2.FlipVertical(0)",(20,40),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(0,255,0),2)cv2.putText(img_small,"3.Scaled60%(INTER_AREA)",(20,40),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(0,255,0),2)#5.显示对比cv2.imshow("1.OriginalImage",img)cv2.imshow("2.VerticalFlipImage",img_flip_v)cv2.imshow("3.FinalSmallImage",img_small)#6.保存最终结果cv2.imwrite("mountain_final.jpg",img_small)print("最终缩小图像已保存！")cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()解析：垂直翻转后图像上下颠倒（天空在下，地面在上），缩小后无明显模糊（INTER_AREA插值适合缩小），代码中打印尺寸可验证缩放比例是否正确（缩小后尺寸约为原图的60%）。2.代码示例：importcv2importnumpyasnp#1.读取轻微倾斜的文本图像img=cv2.imread("text_slight_tilt.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)ifimgisNone:print("文本图像读取失败！")else:h,w,_=img.shapeimg_pts=img.copy()#用于绘制标记点#2.手动选择3个非共线点（文本框的左上、右上、左下，需根据实际图像调整）src_pts=np.float32([[40,50],#左上点（示例值，需修改）[340,60],#右上点（示例值，需修改）[50,180]])#左下点（示例值，需修改）#3.定义目标点（校正为水平，右上点y坐标与左上点相同）dst_pts=np.float32([[40,50],#目标左上（与原图一致）[340,50],#目标右上（y=50，水平）[40,180]])#目标左下（与原图一致）#4.绘制原始点（蓝色圆点，半径5，填充）for(x,y)insrc_pts:cv2.circle(img_pts,(int(x),int(y)),5,(255,0,0),-1)#5.生成仿射变换矩阵M=cv2.getAffineTransform(src_pts,dst_pts)#6.应用仿射变换img_corrected=cv2.warpAffine(img,M,(w,h))#7.添加文字标注cv2.putText(img_pts,"1.Original(3BluePoints)",(20,30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.8,(0,0,255),2)cv2.putText(img_corrected,"2.AffineCorrected(Horizontal)",(20,30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.8,(0,0,255),2)#8.显示对比cv2.imshow("1.OriginalText(withPoints)",img_pts)cv2.imshow("2.CorrectedText",img_corrected)#9.保存校正结果cv2.imwrite("text_affine_final