import cv2 from math import fabs, sin, cos, radians import numpy as np from scipy.stats import mode def get_img_rot_broa(img, degree=45, filled_color=-1): """ Desciption: Get img rotated a certain degree, and use some color to fill 4 corner

Augmentor和imgaug--python图像数据增强库 Tags: ComputerVision Python 介绍两个图像增强库:Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作. imgaug实现的功能更多,可以对keypoint, bounding box同步处理,比如你现在由一些标记好的数据,只有同时对原始图片和标记信息同步处理,才能有更多的标记数据进行训练.我在segmentation和detection任务经常使用imgaug这个库. Au

最近一个作业中要用到图像旋转,分享一下学习过程.如有讲错的地方,恳请指正! 图像旋转,想想真简单啊,不就是将图像矩阵乘上一个旋转平移矩阵就完了吗?实际上还真没这么简单.首先这个旋转平移矩阵怎么获得?通过这篇博客我们能够轻松理解这个过程.http://www.cnblogs.com/xianglan/archive/2010/12/26/1917247.html 该旋转平移矩阵可以通过以图像左上角为原点的矩阵坐标系转换到以图像中心为原点的笛卡尔坐标系,再乘上一个旋转矩阵,再将旋转后的图像转换到原点

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

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.

NOI题库开始的题,也是略水,当然也是大水,所以彼此彼此 09:图像旋转翻转变换 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 给定m行n列的图像各像素点灰度值,对其依次进行一系列操作后,求最终图像. 其中,可能的操作及对应字符有如下四种: A:顺时针旋转90度: B:逆时针旋转90度: C:左右翻转: D:上下翻转. 输入 第一行包含两个正整数m和n,表示图像的行数和列数,中间用单个空格隔开.1 <= m <= 100, 1 <= n <= 100. 接下来m行,

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

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. *

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

You are given an n x n 2D matrix representing an image. Rotate the image by 90 degrees (clockwise). Follow up: Could you do this in-place? 原地图像顺时针旋转90度.由于要求空间复杂度是常数,因此应该迭代旋转操作. class Solution { public: void rotate(vector<vector<int> > &mat

[字符串与数组] Q:Given an image represented by an NxN matrix, where each pixel in the image is 4 bytes, write a method to rotate the image by 90 degrees Can you do this in place? 题目:假定一幅图像能用NxN的矩阵表示,每个像素是四字节.写一个算法将图像旋转90度,你能否在原地进行操作(也即不分配额外的存储空间)? 解答: 我们不知

题目链接:http://118.190.20.162/view.page?gpid=T27 问题描述 试题编号: 201503-1 试题名称: 图像旋转 时间限制: 5.0s 内存限制: 256.0MB 问题描述: 问题描述 旋转是图像处理的基本操作,在这个问题中,你需要将一个图像逆时针旋转90度. 计算机中的图像表示可以用一个矩阵来表示,为了旋转一个图像,只需要将对应的矩阵旋转即可. 输入格式 输入的第一行包含两个整数n, m,分别表示图像矩阵的行数和列数. 接下来n行每行包含m个整数,表示输

一.图像的旋转 今天的代码不是自己写的,缺少一些时间.但是认认真真推导了一下旋转的公式,代码的思想与原博博主一致,致敬! 愚以为,自己来实现图像旋转算法的关键点有二:其一,确定旋转后的图像边界.其二,确定图像新旧坐标系下的图像变换矩阵. 下面重点介绍图像变换矩阵(算法).由于我们常见的旋转算法是根据图像中心来进行的,并非是ROC坐标轴左上角的位置.如果我们直接进行变换,那么将难以写出图像变换矩阵.所以,我们将问题分为三步: 1.将原坐标轴1变换为新坐标轴2,得到图像变换矩阵M1: 2.在坐标轴2

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

C:图像旋转 查看 提交 统计 提问 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 输入一个n行m列的黑白图像,将它顺时针旋转90度后输出. 输入 第一行包含两个整数n和m,表示图像包含像素点的行数和列数.1 <= n <= 100,1 <= m <= 100.接下来n行,每行m个整数,表示图像的每个像素点灰度.相邻两个整数之间用单个空格隔开,每个元素均在0~255之间. 输出 m行,每行n个整数,为顺时针旋转90度后的图像.相邻两个整数之间用单个空格隔开. 样

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

CCF计算机职业资格认证考试题解系列文章为meelo原创,请务必以链接形式注明本文地址 CCF CSP 201503-1 图像旋转 问题描述 旋转是图像处理的基本操作,在这个问题中,你需要将一个图像逆时针旋转90度. 计算机中的图像表示可以用一个矩阵来表示,为了旋转一个图像,只需要将对应的矩阵旋转即可. 输入格式 输入的第一行包含两个整数n, m,分别表示图像矩阵的行数和列数. 接下来n行每行包含m个整数,表示输入的图像. 输出格式 输出m行,每行包含n个整数,表示原始矩阵逆时针旋转90度后的矩

1.算法功能简介 图像旋转可使图像以中心点为轴沿特定方向旋转指定的角度. PIESDK支持算法功能的执行,下面对图像旋转算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2 算法参数 C#算法DLL PIE.CommonAlgo.dll C#算法名称 PIE.CommonAlgo.ImageRotationAlgo 参数结构体 ImageRotation_Exchange_Info 参数说明 InputFilePath St

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() );         

/// <summary> /// 图像旋转 /// </summary> private Mat MatRotate(Mat src, float angle) { Mat dst = new Mat(); Point2f center = , src.Rows / ); Mat rot = Cv2.GetRotationMatrix2D(center, angle, ); Size2f s2f = new Size2f(src.Size().Width, src.Size().

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 +