图像仿射变换：提取手写数字图片样本

图像仿射变换实战：提取手写数字图片样本 #

图像仿射变换是一种广泛用于图像处理和计算机视觉中的几何变换，它允许我们对图像进行平移、旋转、缩放和剪切等操作。在本文中，我们将演示如何使用 Python 的 OpenCV 库应用图像仿射变换来提取手写数字图片样本，用于机器学习模型的训练和评估。

前期准备

在开始之前，我们需要安装 OpenCV 库和 Numpy。可以通过以下命令进行安装：

pip install opencv-python
pip install numpy

图像读取和预处理

首先，我们需要读取手写数字图像并将其转换为灰度图像。我们使用 OpenCV 的 imread() 函数来读取图像，并使用 cvtColor() 函数将其转换为灰度图像：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('handwritten_digit.png')

# 转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

轮廓检测和外接矩形

接下来，我们需要检测图像中的手写数字并找到其外接矩形。我们可以使用 OpenCV 的 findContours() 函数来检测轮廓，然后使用 boundingRect() 函数来查找外接矩形：

# 检测轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(gray_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 找到外接矩形
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])

图像仿射变换

现在，我们可以使用 OpenCV 的 getAffineTransform() 和 warpAffine() 函数应用仿射变换，将图像中的手写数字提取出来：

# 获取仿射变换矩阵
M = cv2.getAffineTransform(np.float32([[x, y], [x+w, y], [x, y+h]]), np.float32([[0, 0], [w, 0], [0, h]]))

# 应用仿射变换
extracted_digit = cv2.warpAffine(gray_image, M, (w, h))

保存提取的样本

最后，我们可以将提取的数字样本保存到文件中，以便用于机器学习模型的训练和评估：

# 保存提取的数字样本
cv2.imwrite('extracted_digit.png', extracted_digit)

结论

通过使用图像仿射变换，我们可以轻松地从手写数字图像中提取样本，用于机器学习模型的训练和评估。图像仿射变换是一种强大的工具，可以用于图像处理和计算机视觉中的各种应用。