基本的影象處理操作——warping， 即指對影象進行扭曲，本文主要講述集中對畫素點實現三角函式變換，對影象做扭曲變化，具體效果如以下所示：
原圖
原圖Concave
原圖Horizontal wave
原圖Vertical wave
原圖Multidirectional wave
import
cv2
import
numpy
as
np
import
math
img
=
cv2
。
imread
（
‘images/input。jpg’
，
cv2
。
IMREAD_GRAYSCALE
）
rows
，
cols
=
img
。
shape
# Vertical wave
img_output
=
np
。
zeros
（
img
。
shape
，
dtype
=
img
。
dtype
）
for
i
in
range
（
rows
）：
for
j
in
range
（
cols
）：
offset_x
=
int
（
25。0
*
math
。
sin
（
2
*
3。14
*
i
/
180
））
offset_y
=
0
if
j
+
offset_x
<
rows
：
img_output
［
i
，
j
］
=
img
［
i
，（
j
+
offset_x
）
%
cols
］
else
：
img_output
［
i
，
j
］
=
0
cv2
。
imshow
（
‘Input’
，
img
）
cv2
。
imshow
（
‘Vertical wave’
，
img_output
）
# Horizontal wave
img_output
=
np
。
zeros
（
img
。
shape
，
dtype
=
img
。
dtype
）
for
i
in
range
（
rows
）：
for
j
in
range
（
cols
）：
offset_x
=
0
offset_y
=
int
（
16。0
*
math
。
sin
（
2
*
3。14
*
j
/
150
））
if
i
+
offset_y
<
rows
：
img_output
［
i
，
j
］
=
img
［（
i
+
offset_y
）
%
rows
，
j
］
else
：
img_output
［
i
，
j
］
=
0
cv2
。
imshow
（
‘Horizontal wave’
，
img_output
）
# Both horizontal and vertical
img_output
=
np
。
zeros
（
img
。
shape
，
dtype
=
img
。
dtype
）
for
i
in
range
（
rows
）：
for
j
in
range
（
cols
）：
offset_x
=
int
（
20。0
*
math
。
sin
（
2
*
3。14
*
i
/
150
））
offset_y
=
int
（
20。0
*
math
。
cos
（
2
*
3。14
*
j
/
150
））
if
i
+
offset_y
<
rows
and
j
+
offset_x
<
cols
：
img_output
［
i
，
j
］
=
img
［（
i
+
offset_y
）
%
rows
，（
j
+
offset_x
）
%
cols
］
else
：
img_output
［
i
，
j
］
=
0
cv2
。
imshow
（
‘Multidirectional wave’
，
img_output
）
# Concave effect
img_output
=
np
。
zeros
（
img
。
shape
，
dtype
=
img
。
dtype
）
for
i
in
range
（
rows
）：
for
j
in
range
（
cols
）：
offset_x
=
int
（
128。0
*
math
。
sin
（
2
*
3。14
*
i
/
（
2
*
cols
）））
offset_y
=
0
if
j
+
offset_x
<
cols
：
img_output
［
i
，
j
］
=
img
［
i
，（
j
+
offset_x
）
%
cols
］
else
：
img_output
［
i
，
j
］
=
0
cv2
。
imshow
（
‘Concave’
，
img_output
）
cv2
。
waitKey
（）
