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

用户在使用Android手机拍摄过程中难免会出现文本图像存在旋转角度.这里采用霍夫变换.边缘检测等数字图像处理算法检测图像的旋转角度,并根据计算结果对输入图像进行旋转矫正. 首先定义一个结构元素,再通过该结构元素对该图像进行开运算和闭运算(即腐蚀膨胀运算). Imgproc.cvtColor(matOri, matGray, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY); Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.CV_SHAPE_R

二维平面中,图像的几何变换有等距.相似.仿射.投影等,如下所示: 1  图象几何变换 1.1  等距变换 等距变换 (Isometric Transformation),是一种二维的刚体变换,可理解为旋转和平移的组合 $\quad \begin{bmatrix} x' \\ y' \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \cos \theta & -\sin \theta & t_x \\ \sin \theta & \cos \theta &am

介绍 上面的图像使它不言而喻什么是几何变换.它是一种应用广泛的图像处理技术.例如,在计算机图形学中有一个简单的用例,用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容. 它也可以应用于扭曲一个图像到另一个图像平面.例如,与其直视前方的场景,不如自上而下地看.在这个场景中应用透视图变换来实现这一点. 另一个应用是训练深层神经网络.训练深度模型需要大量的数据.在几乎所有的情况下,模型都受益于更高的泛化性能,因为有更多的训练图像.人工生成更多数据的一种方法是对输入数据随机应用仿射变换(增强)

摘要 图像几何变换又称为图像空间变换, 它将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置.几何变换不改变图像的像素值, 只是在图像平面上进行像素的重新安排. 几何变换大致分为仿射变换.投影变换.极坐标变换,完成几何变换需要两个独立的算法过程: 1.一个用来实现空间坐标变换的算法,用它描述每个像素如何从初始位置移动到终止位置 2.一个插值算法完成输出图像的每个像素的灰度值 放射变换 首先,先来分析一下放射变换的原理: 什么是放射变换? 仿射变换是从一个二维坐标系变换到另一个二维坐标系,属于线

第四讲 点云拼接 广告:“一起做”系列的代码网址:https://github.com/gaoxiang12/rgbd-slam-tutorial-gx 当博客更新时代码也会随着更新. SLAM技术交流群:374238181 读者朋友们大家好!尽管还没到一周,我们的教程又继续更新了,因为暑假实在太闲了嘛! 上讲回顾 上一讲中,我们理解了如何利用图像中的特征点,估计相机的运动.最后,我们得到了一个旋转向量与平移向量.那么读者可能会问:这两个向量有什么用呢?在这一讲里,我们就要使用这两个向量,把两张

滤波 blur (均值滤波) 均值滤波是典型的线性滤波算法, 主要方法为领域平均法(即用一片图像区域的各个像素的平均值来代替原图像中的各个像素值) 缺点: 不能很好的保护图像细节, 在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从而使图像变得模糊. 函数原型: void blur(InputArray src, OutputArrary dst, Size ksize , Point anchor=Point(-1, -1), int borderType = BORDER_DEFAULT) ksiz

getRotationMatrix2D函数 主要用于获得图像绕着 某一点的旋转矩阵  Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale) 参数详解: Point2f center:表示旋转的中心点 double angle:表示旋转的角度 double scale:图像缩放因子 opencv代码: #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "

第一章 环境搭建: 1.  环境变量path 添加  D:\Program Files\opencv\build\x86\vc11\bin 2.  VS在VC++项目中,属性管理器\属性. VC++目录  包含目录: D:\Program Files\opencv\build\include D:\Program Files\opencv\build\include\opencv D:\Program Files\opencv\build\include\opencv2 库目录:  D:\Pro

仿射变换 目标 在这个教程中你将学习到如何: 使用OpenCV函数 warpAffine 来实现一些简单的重映射. 使用OpenCV函数 getRotationMatrix2D 来获得一个  旋转矩阵 原理 什么是仿射变换? 一个任意的仿射变换都能表示为 乘以一个矩阵 (线性变换) 接着再 加上一个向量 (平移). 综上所述, 我们能够用仿射变换来表示: 旋转 (线性变换) 平移 (向量加) 缩放操作 (线性变换) 你现在可以知道, 事实上, 仿射变换代表的是两幅图之间的 关系 . 我们通常使用

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. *

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/33320997 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 本篇文章中.我们一起探讨了Ope

重映射 重映射就是把一幅图像中某个位置的像素放置到另一个图片中指定位置的过程. 用一个数学公式来表示就是: 其中的 f 就是映射方式,也就说,像素点在另一个图像中的位置是由 f 来计算的. 在OpenCV中,用的是remap函数实现重映射. 基本重映射 #include <iostream> #include <opencv2\opencv.hpp> #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp> #include <opencv2\

什么是仿射变换?¶ 一个任意的仿射变换都能表示为 乘以一个矩阵 (线性变换) 接着再 加上一个向量 (平移). 综上所述, 我们能够用仿射变换来表示: 旋转 (线性变换) 平移 (向量加) 缩放操作 (线性变换) 你现在可以知道, 事实上, 仿射变换代表的是两幅图之间的 关系 . #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <ios

图像的简单几何变换 几何变换不改变图像的像素值,只是在图像平面上进行像素的重新安排 适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度.透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响. 一.图像的平移 在平移之前,需要构造一个平移矩阵,并将其传给仿射函数cv2.warpAffine() import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('dog.jpg') # 构造平移矩阵H H = np.float32([[1,0,50],[0,1,25]])

# -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import cv2 ## 图片旋转 def rotate_bound(image, angle): #获取宽高 (h, w) = image.shape[:2] (cX, cY) = (w // 2, h // 2) # 提取旋转矩阵 sin cos M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0) cos = np.abs(M[0, 0]) sin = n

一.简介 二.轮廓最小外接矩形的绘制 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { //轮廓最小外接矩形的绘制 Mat srcImg = imread("E://00.png"); Mat dstImg = srcImg.clone(); cvtColor(srcImg, srcImg, CV_BGR2GRAY); threshold(srcImg, srcImg, , , CV_TH

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录   13 颜色空间转换 目标 • 你将学习如何对图像进行颜色空间转换,比如从 BGR 到灰度图,或者从BGR 到 HSV 等. • 我没还要创建一个程序用来从一幅图像中获取某个特定颜色的物体. • 我们将要学习的函数有:cv2.cvtColor(),cv2.inRange() 等. 13.1 转换颜色空间 在 OpenCV 中有超过 150 中进行颜色空间转换的方法.但是你以后就会.发现我们经常用到的也就两种

一.图像缩放 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void main(){ Mat src=imread("E://0.jpg"); Mat dst; resize(src,dst,Size(,)); imshow("src",src); imshow("dst",dst); waitKey(); } 二.图像平移 #include<opencv2/opencv.hp

​    我记得曾经有人对OpenCV的旋转吐槽,意思是它自己没有很好的关于选择的算法.在新的版本里面添加了这些函数(我还没有时间去看是什么时候pr的).现在一个比较棘手的问题,就是OpenCV中旋转是如何定量的,什么是正方向?什么是负方向?什么时候用角度?什么时候用弧度? 下面就是针对这几个问题,通过查资料.做实验的方式搞清楚. 一.OpenCV中旋转式如何定量的 也就是坐标系问题.OpenCV坐标系以(0,0)点为原点,以向下为Y轴正方向,以向右为X轴正方向. 对于旋转而言,通过"旋转中点&