如何在不使用 cv2.warpAffine() 的情况下翻译图像？ [Python 3 和 OpenCV 4.1]

Question

我正在尝试通过切断左侧的 100 像素并在右侧添加 100 像素的黑色像素来将图像（来自视频捕获）向左平移 100 像素，以使图像保持相同的大小。我知道这可以通过 cv2.warpAffine() 和转换矩阵来完成，但是对每一帧都这样做会增加大量的延迟。我已经读到可能有一种方法可以使用 cv2.copyTo() 来做到这一点，但我仍然不确定如何做到这一点，无论是使用 copyTo 还是其他方法。谢谢！

这是在 Python 3 和 OpenCV 4.1 中完成的

当前（慢）方法：

translation_matrix = np.float32([[1, 0, x_shift], [0, 1, y_shift]])
img = cv2.warpAffine(img, translation_matrix, (w, h))

Answer 1

创建一个与旧图像大小相同的新图像，但对旧图像进行索引，以便您开始按列索引 100 像素。之后，确保分配这些像素，以便我们从新图像的第一列开始，但一直到最后一列。

import cv2
import numpy as np

# Define your image somewhere...
# ...
# ...

img2 = np.zeros_like(img)
img2[:,:-100] = img[:,100:]

以上代码创建了一个名为img2 的新图像，该图像被初始化为与原始输入图像img 大小相同的全零。之后，我们从原始图像的第 100 列开始复制像素到末尾，然后将其分配给目标图像中从第一列到最后 100 列的所有列。之后的其余列仍将全为零，这实际上是给你黑色像素。