1.获取Matrix对象,该Matrix对象既可新创建,也可直接获取其他对象内封装的Matrix(例如Transformation对象内部) 2.调用Matrix的方法进行平移.旋转.缩放.倾斜等. 3.将程序对Matrix所做的变换应用到指定的图像或组件. Matrix提供了如下方法来控制平移.旋转和缩放: setTranslate(float dx ,float dy):控制Matrix进行平移. setSkew(float kx ,float ky , float px , float p

android.graphics.Camera可以对图像执行一些比较复杂的操作,诸如旋转与绽放,与Matrix可实现图像的倾斜. 个人总结Camera与Matrix的一些区别如下: Camera的rotate()相关方法是指定某一维度上旋转指定的角度. Matrix的rotate()相关方法实现的效果是顺时针旋转指定的角度:与Camera指定Z轴旋转效果相同,但方向相反. Camera的translate()方法根据某一维度上视点的位移实现图像的缩放,与Matrix的scale()相关方法作用效

以前在线性代数中学习了矩阵,对矩阵的基本运算有一些了解,现在在Android中有一个Matrix类,它的中文意思就是矩阵.Matrix主要是用于图像的缩放.平移.旋转.扭曲等操作.图像处理,主要用到的是乘法. 下面是一个乘法的公式: 在Android里面,Matrix由9个float值构成,是一个3*3的矩阵.如下图 其含义如下: sinX和cosX,表示旋转角度的cos值和sin值(旋转角度是按顺时针方向计算的).translateX和translateY表示x和y的平移量.scale是缩放的

    前一篇文章讲述了Android拍照.截图.保存并显示在ImageView控件中,该篇文章继续讲述Android图像处理技术,主要操作包含:通过打开相冊里的图片,使用Matrix对图像进行缩放.旋转.移动.对照度.亮度.饱和度操作,希望对大家有所帮助. 一. 显示打开图片     首先,设置activity_main.xml布局例如以下所看到的: <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/and

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理 我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好.但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快.一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限.为了解决这个问题,Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里

参考的一篇博客,文章地址:https://blog.csdn.net/lwzkiller/article/details/55050275 Hessian Matrix,它有着广泛的应用,如在牛顿方法.求极值以及边缘检测.消除边缘响应等方面的应用.一个Hessian Matrix涉及到很多数学相关的知识点,比如泰勒公式.极值判断.矩阵特征值及特征向量.二次型等.本篇文章,主要说明多元情况下的极值判定.hessian矩阵与二次型的联系以及有关hessian matrix在图像上的应用. 1. 二元

图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素的进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换.镜像变换.缩放和旋转等.本文首先介绍了图像几何变换的一些基本概念,然后再OpenCV2下实现了图像的平移变换.镜像变换.缩放以及旋转,最后介绍几何的组合变换(平移+缩放+旋转). 1.几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 原图像任意像素计算该像素在变换后图像的坐标位置 变换

#include "stdafx.h" #include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> //程序所需的头文件 //两个自定义的函数,用于实现图像的条件复制,效果见如下附图. IplImage *myCopyImage(IplImage* img, int Row, int Col, int Width, int Height); CvMat *myCopyMat(IplImage* i

目标 获取像素值并修改 获取图像的属性(信息) 图像的ROI() 图像通道的拆分及合并 为图像扩充边缘 几乎所有以上的操作,与Numpy 的关系都比与OpenCV 的关系更加紧密,因此熟练Numpy 可以帮助我们写出性能更好的代码. 获取像素值并修改 代码: # import cv2 import numpy as np # 首先打开一张图片 img=cv2.imread('Koala.jpg') # 在图片中获取一个像素点 px=img[100,100] # 打印出像素值,BGR图片显示[B,

引自:http://www.chinabaike.com/t/37396/2014/0624/2556217.html Android Matrix类以及ColorMatrix类详解 最近在系统学习了android的图像处理(在网上搜集了一些资料并自己编写了测试程序,做了整理),现在这里做一总结: 一.ColorMatrix类 ColorMatrix是一个5x4阶的矩阵 在下面表示为A,第一行表示R红色分量,第二行表示G绿色分量,第三行表示B蓝色分量,第四行表示透明度: 用一维数组的存储方式如下

Bitmap与Matrix旋转ImageView 标签: matrixfloatbutton测试importlayout 2010-08-23 22:18 8569人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: android(94)    目录(?)[+]   例说明 先前曾看过ImageView Widget的展示,虽可以将许多ImageView层层叠叠放在一起,再控制ImageView的图片来模拟动画的效果,但ImageView默认是没办法旋转的,那么要如何让ImageView产生旋转的效果呢?

p { margin-bottom: 0.1in; line-height: 120% } a:link { } Bitmap对图像的处理 一.引言: 在开发中涉及到图片包括.png,.gif,.9.png,.jpg,Drawable系对象,以及位图Bitmap,那么Bitmap是一个什么角色,如下将做一个详细介绍． 二.Bitmap概述 bitmap(位图图像), 亦称为点阵图像或绘制图像,是由称作像素(图片元素)的单个点组成的．扩展名可以是.bmp或者.dib.它将图像定义为由点(像素)组成

Canvas 画布 paint 画笔 Path 路径Path代表任意多条直线连接而成的任意图形,当Canvas根据Path绘制时,它可以绘制出任意的形状 使用 Matrix 控制图像或组件变换步骤:①获取 Matrix对象,该 Matrix对象既可创建,也可直接获取其他对象内封装的 Matrix:②调用 Matrix的方法进行平移.旋转.缩放.倾斜等:③将程序对 Matrix所做的变换应用到指定图像或组件. colorMatrix : (4x5矩阵) 用于处理颜色matrix (矩阵) : 处理

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 29 理解图像特征 目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征,为什么图像特征很重要,为什么角点很重要等.29.1 解释 我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧.首先你们拿到一张图片的一堆碎片,要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像.问题是,你怎样做到的呢?如果把你做游戏的原理写成计算机程序,那计算机就也会玩拼图游戏了.如果计算机可以玩拼图,我们就可以给计算机一大堆自然图片,然后就可以让计算机把它拼成一张大图

反向投影: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; #define WINDOW_NAME "效果图" Mat src, hsv, hue; Mat temp, temp_hsv, temp_hue; ;//直方图组距 void on_BinChange(int, void*); int main(int argc, ch

Data Matrix 二维条码原名Datacode,由美国国际资料公司(International Data Matrix, 简称ID Matrix)于1989年发明.Data-Matrix二维条码是一种矩阵式二维条码. Data Matrix符号由规则排列的深浅色正方形模块构成,每一个正方形模块就是一个基本单元.每一个基本单元又被编码为一比特的数据. 数据区的四周是探測图形.用于条码符号定位和确定条码结构信息.探測图形的四周是空白区,用以将条码符号与背景分离. 探測图形是一个模块的宽度.是数

http://www.cnblogs.com/Lemon-Li/p/3504717.html 图像配准算法一般可分为: 一.基于图像灰度统计特性配准算法:二.基于图像特征配准算法:三.基于图像理解的配准算法. 其中,算法类型二最普遍,基于特征的图像配准算法的核心步骤为:1.特征提取.2.特征匹配.3.模型参数估计.4.图像变换和灰度插值(重采样). 图像配准必须得考虑3个问题: 分别是配准时所用到的空间变换模型.配准的相似性测度准则以及空间变换矩阵的寻优方式. 1)空间变换模型,是指的这两幅要配

本文设有很多,最理想的解决方案,响应图像只是其中之一.我们建议您查看不同的方法,然后再选择一个特定的响应图像解决方案,包括这两个:如何避免重复下载响应图像中选择响应图像解决方案. 大家都在谈论的的srcset属性和元素,以及服务器端的技术,如响应性的Web设计+服务器端组件(RESS)如新的HTML5标准,得出的结论是简单,静态的,你会原谅网站不能支持响应的图像.这一结论可能为时过早,但是.其实,有一个简单的,简单的方法来提供响应的图像,支持所有当今的Web浏览器:CSS背景图像. 然而,这种方

一.简介 Data Matrix 二维条码原名Datacode,由美国国际资料公司(International Data Matrix, 简称ID Matrix)于1989年发明.Data-Matrix二维条码是一种矩阵式二维条码. Data Matrix符号由规则排列的深浅色正方形模块构成,每个正方形模块就是一个基本单元,每个基本单元又被编码为一比特的数据.数据区的四周是探测图形,用于条码符号定位和确定条码结构信息.探测图形的四周是空白区,用以将条码符号与背景分离. 探测图形是一个模块的宽度,

关于图像放缩的算法有很多,本文主要介绍双线性插值法进行图像放缩,本文参考了: http://www.cnblogs.com/funny-world/p/3162003.html 我们设源图像src的大小为m*N,目标图像的大小为a*b.无论是放大还是缩小,我们所遵循的原则就是对于目标图像的像素点 f(i,j),我们在源图像当中找到其对应点 f(x,y). 其算法为:i/x=m/a  j/y=n/b 因此我们可以得到:x=i*(m/a)     y=j*(n/b) 但是为了使放缩的效果更好,可以使