OpenCV图像变换（制作壁纸以及图像校正）

在大多数情况下，我们手中图片的分辨率与显示器的最佳分辨率不一致，这个时候将其设置为壁纸往往效果会有所降低，我们可以通过OpenCV中的cv.resize()函数来实现。

dst=cv2.resize(src,None,fx,fy,interpolation)#有两种调用方式，其一为直接给出目标图像的分辨率；其二是给出缩放比例，分辨率处为None,其中interpolation推荐在缩放时使用cv2.INTER_AREA,在扩展时采用cv2.INTER_CUBIC(慢)和cv2.INTER_LINEAR(默认改变图像尺寸大小的插值方法)

img=cv2.imread('beautifulgirl.jpg')
#方法1，直接设置缩放因子,None位置应该输出图像的尺寸，后面放置了缩放比例，就不需要了
res1=cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_AREA)
#方法2，输出尺寸，不需要缩放因子
height,width=img.shape[:2]
res2=cv2.resize(img,(1920,1080),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)#注意尺寸元组为(宽度，高度)

图像的平移以及仿射均可以使用cv2.warpAffine来实现，其中的三个参数为src,变换矩阵以及输出分辨率，注意变换矩阵的创建均为np.float32数据类型，最后的透视变换则使用warpPerspective()来实现，这里做了一个校正的模型，可以来选择扭曲的点来完成，通过监听鼠标左键按下来选择变换的四个顶点。

实现的过程如下：

1. 读取图像，设置鼠标监听，监听鼠标左键按下的事件，记录四个点，记录满后，进行透视变换

cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image',getPoints)
img=cv2.imread('number1.jpg')
row,col,_=img.shape
points=np.float32([[0,0],[0,0],[0,0],[0,0]])#变换的四个边界点信息

2. 定义getPoints函数

def getPoints(event,x,y,flags,param):
    global click_times,row,col,points
    if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        click_times+=1
        points[click_times-1]=[x,y]#将点击点的左边传给我们的points，用来变换的第一批参数
        cv2.circle(img,(x,y),4,(25,25,255),-1)#标记我们点击的位置信息
        cv2.rectangle(img,(col-60,row-20),(col,row),(255,255,255),-1)#空出一小块地方用来现实鼠标点击的位置
        cv2.putText(img,'%d,%d'%(x,y),(col-60,row-8),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.4,(0,0,0),1)

3. 主循环函数，用来显示我们选择变换边界点的图像

while(1):
    cv2.imshow('image',img)
    if cv2.waitKey(10)& 0xFF==ord('q') or click_times>=4:#当按下q或者满4个点退出，进行变换
        break
cv2.destroyAllWindows()

4. 透视变换

pts2=np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]])#输出图像的分辨率
M=cv2.getPerspectiveTransform(points,pts2)
dst=cv2.warpPerspective(img,M,(300,300))#透视变换

plt.subplot(121),plt.imshow(img,'gray'),plt.title('Input')
plt.subplot(122),plt.imshow(dst,'gray'),plt.title('Output')
plt.show()

效果：

图1 选择变换的边界点

选满四个点将退出该显示部分，实现图像的校正

图2 透视变换前后

参考文献 

openCV官方文档  for python