OpenCV 提供了两个变换函数，cv2.warpAffiffiffine 和 cv2.warpPerspective， 使用这两个函数你可以实现所有类型的变换。cv2.warpAffiffiffine
几何变换 几何变换是指将一幅图像映射到另外一幅图像内的操作。 缩放 使用函数cv2.resize()实现对图像的缩放 dst代表输出的目标图像，该图像的类型与src相同，其大小为dsize（当该值非零
原创
2022-05-23 20:45:06
731阅读
基于FPGA图像的裁剪1 几何变换介绍几何变换：从新规定图像内像素的几何排列方式。几何变换包括：缩放、旋转、平移等。这些变换一般用于校正图像处理引起的空间失真，或者通过将图像配准到一个预...
原创
2021-08-30 16:08:59
395阅读
基于FPGA图像的裁剪1 几何变换介绍几何变换：从新规定图像内像素的几何排列方式。几何变换包括：缩放、旋转、平移等。这些变换一般用于校正图像处理引起的空间失真，或者通过将图像配准到一个预...
原创
2022-04-11 10:47:43
348阅读
★几何变换不改变像素值，而是改变像素所在的位置。 1．图像的平移图像的平移非常简单，所用到的是中学学过的直角坐标系的平移变换公式： x ‘ = x +dx y’ = y + dy 注：(x,y)为源图像的坐标,(x’,y’)为新图像的坐标,dx对应x的偏移量,dy对应y的偏移量 2．图像的镜像 镜像分为水平镜像和垂直镜像 2．1>水平镜像计算公式如
转载
2009-12-04 16:33:00
235阅读
2评论
原创
2021-09-06 11:49:09
281阅读
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
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
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')
参考资料来自：博客实质上就是将原本加法的函数转变为矩阵的乘法代码实现，只对某个点进行平移转换/*c++14date:2021-3-8author:hsj实现对某个点平移变换算法，矩阵乘法*/#include<bits/stdc++.
原创
2022-01-29 09:55:01
412阅读
图像的几何变换图像的几何变换包括了图像的形状变换和图像的位置变换图像的形状变换图像的形状变换是指图像的放大、缩小与错切图像缩小图像的缩小是对原有的数据进行挑选或处理，获得期望缩小尺寸的数据，并尽量保持原有的特征不消失分为按比例缩小和不按比例缩小两种最简单的方法是等间隔地选取数据图像缩小实现设原图像大小为\(M*N\),缩小为\(K_1M*K_2N(K_1<1,K_2<1)\)设原图为\
可以说SVD分解是特征分解的广义化！！！PS：一直以来对SVD分解似懂非懂，此文为译文，原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义。能在有限的篇幅把 这个问题讲解的如此清晰，实属不易。原文举了一个简单的图像处理问题，简单形象，真心希望路过的各路朋友能从不同的角度阐述下自己对SVD实际意义的理 解，比如 个性化推荐中应用了SVD，文本以及Web挖掘的时候也经常会用到SVD。奇异值分解(
图像的简单几何变换先看一下关于图像几何变换的简介：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负面影响。有利于我们在后续的处理和识别工作中将注意力集中子图像内容本身，更确切地说是图像中的对象，而不是该对象的角度和位置等。几何变换常常作为图像处理应用的预处理步骤，是图像归一化的核心工作之
凸包算法是计算几何中的最经典问题之一了。给定一个点集，计算其凸包。凸包是什么就不罗嗦了本文给出了《计算几何——算法与应用》中一书所列凸包算法的Python实现和Matlab实现，并给出了一个Matlab动画演示程序。啊，实现谁都会实现啦╮(╯▽╰)╭，但是演示就不一定那么好做了。 算法CONVEXHULL(P)
输入：平面点集P
输出：由CH(P)的所有顶点沿顺时针方向组
转载
2023-12-09 16:34:52
44阅读
线性变换 仿射变换：包括平移、旋转以及比例变换。这种变换能够保持直线建的平行性，并且可逆。 射影变换：包括透视变换等。由于这些变换都是将三维实体投影到二维空间，所以不可逆。齐次坐标系 OpenGL实际是在四维坐标中定义的,坐标为(x,y,z,w)在三维点空间上显
原创
2014-09-01 11:36:08
3105阅读
• 学习对图像进行各种几个变换，例如移动，旋转，仿射变换等。• 将要学到的函数有：cv2.getPerspectiveTransform。。OpenCV 提
原创
精选
2022-08-18 18:01:36
590阅读
常见的几何变换有缩放，仿射，透视变换，可以通过如下函数完成对图像的上述变换dst = cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) dst = cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) dst = cv2.wa...
原创
2021-08-13 09:53:44
465阅读
在许多应用中，不能保证获取到的物体图像是同一个位置和方向。大多数情况检测的物体会发生
原创
2022-06-09 22:34:31
873阅读
点赞
1. imwarp
B = imwarp(A,tform)
demo
I = imread('cameraman.tif');
tform = affine2d([1 0 0; .5 1 0; 0 0 1]);
% x ⇒ x+0.5*y
% y ⇒ y
J = imwarp(I,tform);
转载
2017-06-27 08:25:00
461阅读
2评论
转自：http://www.cnblogs.com/opengl/archive/2012/10/30/2747130.html1．实验目的：理解掌握一个OpenGL程序平移、旋转、缩放变换的方法。2．实验内容：（1）阅读实验原理，运行示范实验代码，掌握OpenGL程序平移、旋转、缩放变换的方法；（...
转载
2014-12-30 20:56:00
188阅读
2评论
