图像的几何变换主要包括:平移.扩大与缩小.旋转.仿射.透视等等.图像变换是建立在矩阵运算基础上的,通过矩阵运算可以很快的找到对应关系. 1. 图像的平移 图像的平移,沿着x方向tx距离,y方向ty距离,需要构造移动矩阵M.通过numpy来产生这个矩阵,并将其赋值给仿射函数cv2.warpAffine(). 仿射函数cv2.warpAffine()接受三个参数,需要变换的原始图像,移动矩阵M 以及变换的图像大小(这个大小如果不和原始图像大小相同,那么函数会自动通过插值来调整像素间的关系). imp

OpenCV图像旋转的代码 cv::transpose( bfM, bfM ) 前提:使用两个矩阵Mat型进行下标操作是不行的,耗费的时间太长了.直接使用两个指针对拷贝才是王道.不知道和OpenCV比较效果如何. 贴出下面的代码:  C++     //图像旋转     cv::Mat Transpose(cv::Mat &inMat)       {         cv::Mat outMat( inMat.cols, inMat.rows, inMat.type() );         

理论 http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4045150.html 翻开任意一本图像处理的书,都会讲到图像的几何变换,这里面包括:仿射变换(affine transformation).投影变换(projecttive transformation).前者针对的是平面上的物体位姿变化,如水平/垂直方向位移.旋转.缩小/放大,常见的应用有ORC字符识别.后者针对的是三维空间中的位置变化,受限于物体依然是平面的,也称为二维投影变换,常见的应用有车牌识别.

图像旋转是指图像按照某个位置转动一定角度的过程,旋转中图像仍保持这原始尺寸.图像旋转后图像的水平对称轴.垂直对称轴及中心坐标原点都可能会发生变换,因此需要对图像旋转中的坐标进行相应转换. 如下图: 假设图像逆时针旋转\(\theta\),则根据坐标转换可得旋转转换为: \[ \begin{cases} x' = r\cos(\alpha - \theta)\\ y' = r\sin(\alpha - \theta)\tag{1} \end{cases}\] 而 \[r = \sqrt{x^2 +

1 旋转矩形 首先建议阅读图像旋转算法原理-旋转矩阵,这篇博客可以让你很好地理解图像中的每一个点是如何进行旋转操作的.其中涉及到了图像原点与笛卡尔坐标原点之间的相互转换以及点旋转的一些公式推导. 这里以图像围绕任意点(center_x, center_y)旋转为例,但是图像的原点在左上角,在计算的时候首先需要将左上角的原点移到图像中心,并且Y轴需要翻转. 而在旋转的过程一般使用旋转中心为坐标原点的笛卡尔坐标系,所以图像旋转的第一步就是坐标系的变换.(x’,y’)是笛卡尔坐标系的坐标,(x,y)是

仿射变换的基本概念 仿射变换是一种二维坐标(x, y)到二维坐标(u, v)的线性变换,其数学表达式形式如下: 对应的齐次坐标矩阵表示形式为: 仿射变换保持了二维图形的“平直性”(直线经仿射变换后依然为直线)和“平行性”(直线之间的相对位置关系保持不变,平行线经仿射变换后依然为平行线,且直线上点的位置顺序不会发生变化). 非共线的三对对应点可以确定一个唯一的仿射变换. 几种常见的仿射变换形式: 平移变换 数学形式: 矩阵形式: 缩放变换 矩阵形式: 旋转变换 矩阵形式: 仿射变换形式汇总图: O

函数介绍:    1.cvResize 改变图像大小     void cvResize(const CvArr *src, CvArr *dst, int interpolation)    函数说明:    第一个参数表示输入图像.    第二个参数表示输出图像.    第三个参数表示插值方法,可以有以下四种:     CV_INTER_NN - 最近邻插值,    CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用)    CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样.当图像

▶ 使用 OpenCV 从文件读取彩色的 png 图像,旋转一定角度以后写回文件 ● 代码,核函数 // rotate.cl //__constant sampler_t sampler = CLK_NORMALIZED_COORDS_FALSE | CLK_FILTER_NEAREST | CLK_ADDRESS_CLAMP;// 设备采样器,可以启用,并删除函数 imageRotate 中的采样器参数 __kernel void imageRotate(__read_only image2d

常常需要最图像进行仿射变换,仿射变换后,我们可能需要将原来图像中的特征点坐标进行重新计算,获得原来图像中例如眼睛瞳孔坐标的新的位置,用于在新得到图像中继续利用瞳孔位置坐标. 仿射变换在:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 这位大牛的博客中已经介绍的非常清楚. 关于仿射变换的详细介绍,请见上面链接的博客. 我这里主要介绍如何在已经知道原图像中若干特征点的坐标之后,计算这些特征点进行放射变换之后的坐标,然后做一些补充. *

几何变换 几何变换可以看成图像中物体(或像素)空间位置改变,或者说是像素的移动. 几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法,像素通过变换映射到新的坐标位置,新的位置可能是在几个像素之间,即不一定为整数坐标.这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间.最简单的插值方法是最近邻插值,就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素,该方法可能会产生锯齿.这种方法也叫零阶插值,相应比较复杂的还有一阶和高阶插值. 插值算法感觉只要了解就可以了,图像处理中比较需要理解的还是空间变换. 空间变换

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 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进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换,缩放,旋转,翻转,镜像变换等. 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: 1,原

关于下面两个主要函数的讲解: cv::getRotationMatrix2D(center, angle, scale); cv::warpAffine(image, rotateImg, rotateMat, image.size()); 下面这份代码用于实现对图像的缩放与旋转. OpenCV版本:2.4.2 [cpp] view plaincopy // 图像旋转与缩放 // Author: www.icvpr.com // Blog: http://blog.csdn.net/icvpr

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 这篇文章里,我们将一起探讨图像金

本周的作业是自己通过公式编写图像旋转与缩放的代码.今天先通过调用函数的方法来实现. 图像的旋转: A=imread('2.jpg'); J=imrotate(A, 30); subplot(1,2,1);imshow(A);title('原图'); subplot(1,2,2);imshow(J);title('旋转后的图'); 运行结果: 图像缩放: I=imread('2.jpg'); F=imresize(I,1.5,'nearest'); imwrite(F,'3.jpg'); S=im

[python图像处理]图像的缩放.旋转与翻转 图像的几何变换,如缩放.旋转和翻转等,在图像处理中扮演着重要的角色,python中的Image类分别提供了这些操作的接口函数,下面进行逐一介绍. 1.图像的缩放 图像的缩放使用resize()成员函数,直接在入参中指定缩放后的尺寸即可,示例如下: #-*- coding: UTF-8 -*- from PIL import Image #读取图像im = Image.open("lenna.jpg")im.show() #原图像缩放为12

在这篇文章里,我们一起学习下 图像金字塔 的一些基本概念,如何使用OpenCV函数pyrUp和pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法.此博文一共有四个配套的简短的示例程序,其详细注释过的代码都在文中贴出,且文章最后提供了综合示例程序的下载. 一.引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像,如果放大或者缩小图片的尺寸,笼统的来说,可以使用OpenCV为我们提供的以下俩种方式: (1)resize函数,这是最直接的方式 (2)pyrU

图像旋转:本质上是对旋转后的图片中的每个像素计算在原图的位置. 在opencv包里有自带的旋转函数,当你知道倾斜角度theta时: 用getRotationMatrix2D可得2X3的旋转变换矩阵 M,在用warpaffine函数可得倾斜后的图像dst. 很方便啊,为什么还要自己实现底层的图像旋转呢?因为有些地方你用这两个函数就会出现问题,比如说: 当原图的size是MXN,且图像是完全填充的(因为如果有留白可能还不能将问题完全反映出来),现在你需要将它90°变换(为了形象说明),可是用前面两个

OpenCV:图片缩放和图像金字塔 对图像进行缩放的最简单方法当然是调用resize函数啦! resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像. 要缩小图像,一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值:若要放大图像,推荐使用CV_INTER_LINEAR. 现在说说调用方式 第一种,规定好你要图片的尺寸,就是你填入你要的图片的长和高. #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> u

    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

话说,平凡之处显真格,这一点也没错!  比如,对旋转图像进行双线性插值,很简单吧?  可,对我,折腾了大半天,也没有达到预期效果!  尤其是三个误区让我抓瞎好久: 1,坐标旋转公式.   这东西,要用的时候查资料,抄过来,从不记清,猛地一下让人写正确,确实不容易,虽然只是正余弦的排列问题.画图推导的方法也是知道,但是,奈何又记不得三角形的和角展开公式.没办法,只好逐一测试验证了,心血经验,45.90,135,180这几个角度最好都验证一下. 2,双插的数据来源. 一开始,思维上习惯地数据来源认定