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  • opencv投影变换

    千次阅读 2019-10-19 14:48:12
    https://github.com/BoutiqueEngineering/OpenCV_Rotate/blob/master/rotate.py x:20 y109z108 倒的人体,模拟跌倒 这个也是 https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/78996288 #!/usr/bin/env ...

    https://github.com/BoutiqueEngineering/OpenCV_Rotate/blob/master/rotate.py

     

    x:20 y109 z108

    倒的人体,模拟跌倒

    这个也是

    https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/78996288

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding: utf-8 -*-
    import numpy as np
    import cv2
    
    
    from builtins import (bytes, str, open, super, range,
                          zip, round, input, int, pow, object)
    
    import numpy
    import cv2
    
    # from: http://stackoverflow.com/questions/19987039/inverse-perspective-transformation
    
    def CreateTransformationMatrix():
    
        # Create a rotation matrix
        view_x1 = (view_x-90) * (numpy.pi / 180)
        view_y1 = (view_y-90) * (numpy.pi / 180)
        view_z1 = (view_z-90) * (numpy.pi / 180)
        R_array = numpy.array([view_x1, view_y1, view_z1])
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  • 利用python,opencv来去除图像的黑边(上下左右都有黑边的) """author:youngkun;date:20180608;function:裁剪照片的黑边""" import cv2 import os import datetime def change_size(read_file): image=...

     

    def rotate_3(img,angle_vari=10):
        w, h = img.shape[0:2]
        fov = 42
        anglex = np.random.uniform(-angle_vari, angle_vari)
    
        angley = np.random.uniform(-5, 5)
        anglez = np.random.uniform(-4, 4)
    
        print(anglex,angley,anglez)
        # 镜头与图像间的距离,21为半可视角,算z的距离是为了保证在此可视角度下恰好显示整幅图像
        z = np.sqrt(w ** 2 + h ** 2) / 2 / np.tan(rad(fov / 2))
        # 齐次变换矩阵
        rx = np.array([[1, 0, 0, 0],
                       [0, np.cos(rad(anglex)), -np.sin(rad(anglex)), 0],
                       [0, -np.sin(rad(anglex)), np.cos(rad(anglex)), 0, ],
                       [0, 0, 0, 1]], np.float32)
    
        ry = np.array([[np.cos(rad(angley)), 0, np.sin(rad(angley)), 0],
                       [0, 1, 0, 0],
                       [-np.sin(rad(angley)), 0, np.cos(rad(angley)), 0, ],
                       [0, 0, 0, 1]], np.float32)
    
        rz = np.array([[np.cos(rad(anglez)), np.sin(rad(anglez)), 0, 0],
                       [-np.
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  • python opencv投影变换增强

    千次阅读 2020-05-26 19:28:37
    边缘填充: image = cv2.copyMakeBorder(image, add_width, add_width, add_width, add_width, cv2.BORDER_REPLICATE, 0) 一个是投影变换增强,一个是旋转增强 # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as ...

    边缘填充:

    image = cv2.copyMakeBorder(image, add_width, add_width, add_width, add_width, cv2.BORDER_REPLICATE, 0)

    一个是投影变换增强,一个是旋转增强

    # -*- coding:utf-8 -*-
    import cv2
    import numpy as np
    
    
    def rad(x):
        return x * np.pi / 180
    
    
    def rotate_3(img,angle_vari=30):
        w, h = img.shape[0:2]
        fov = 42
        anglex = np.random.uniform(-angle_vari, angle_vari)
        angley = np.random.uniform(-angle_vari, angle_vari)
        anglez = np.random.uniform(-angle_vari+10, angle_vari-10)
    
        # 镜头与图像间的距离,21为半可视角,算z的距离是为了保证在此可视角度下恰好显示整幅图像
        z = np.sqrt(w ** 2 + h ** 2) / 2 / np.tan(rad(fov / 2))
        # 齐次变换矩阵
        rx = np.array([[1, 0, 0, 0],
                       [0, np.cos(rad(anglex)), -np.sin(rad(anglex)), 0],
                       [0, -np.sin(rad(anglex)), np.cos(rad(anglex)), 0, ],
                       [0, 0, 0, 1]], np.float32)
    
        ry = np.array([[np.cos(rad(angley)), 0, np.sin(rad(angley)), 0],
                       [0, 1, 0, 0],
                       [-np.sin(rad(angley)), 0, np.cos(rad(angley)), 0, ],
                       [0, 0, 0, 1]], np.float32)
    
        rz = np.array([[np.cos(rad(anglez)), np.sin(rad(anglez)), 0, 0],
                       [-np.sin(rad(anglez)), np.cos(rad(anglez)), 0, 0],
                       [0, 0, 1, 0],
                       [0, 0, 0, 1]], np.float32)
    
        r = rx.dot(ry).dot(rz)
    
        # 四对点的生成
        pcenter = np.array([h / 2, w / 2, 0, 0], np.float32)
    
        p1 = np.array([0, 0, 0, 0], np.float32) - pcenter
        p2 = np.array([w, 0, 0, 0], np.float32) - pcenter
        p3 = np.array([0, h, 0, 0], np.float32) - pcenter
        p4 = np.array([w, h, 0, 0], np.float32) - pcenter
    
        dst1 = r.dot(p1)
        dst2 = r.dot(p2)
        dst3 = r.dot(p3)
        dst4 = r.dot(p4)
    
        list_dst = [dst1, dst2, dst3, dst4]
    
        org = np.array([[0, 0],
                        [w, 0],
                        [0, h],
                        [w, h]], np.float32)
    
        dst = np.zeros((4, 2), np.float32)
    
        # 投影至成像平面
        for i in range(4):
            dst[i, 0] = list_dst[i][0] * z / (z - list_dst[i][2]) + pcenter[0]
            dst[i, 1] = list_dst[i][1] * z / (z - list_dst[i][2]) + pcenter[1]
    
        warpR = cv2.getPerspectiveTransform(org, dst)
    
        result = cv2.warpPerspective(img, warpR, (h, w))
    
        return result
    
    
    
     def rotate(image, angle_vari=30):
         angle = np.random.uniform(-angle_vari, angle_vari)
         rows, cols = image.shape[:2]
         M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), angle, 1)
         dst = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))
         return dst
    
    if __name__ == '__main__':
        img = cv2.imread(r"D:\data\face_mask\1/20200526_173738_452720.jpg")
        angle_vari = 30
    
        while True:
            result=rotate_3(img, angle_vari=angle_vari)
            cv2.imshow("result", result)
            c = cv2.waitKey()
    

     

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  • python-opencv 投影变换

    千次阅读 2018-03-30 17:19:34
    '''对于投影变换需要有4组坐标值''' import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('timg.jpeg', cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE) h, w = img.shape[:2] src=np.array([[0,0],[w-1,0],[0,h-1],[w-1,h-1]],np.float....
    #coding=utf-8
    '''对于投影变换需要有4组坐标值'''
    import cv2
    import numpy as np
    img = cv2.imread('timg.jpeg', cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
    h, w = img.shape[:2]
    src=np.array([[0,0],[w-1,0],[0,h-1],[w-1,h-1]],np.float32)
    dst=np.array([[50,50],[w/3,50],[50,h-1],[w-1,h-1]],np.float32)
    P=cv2.getPerspectiveTransform(src,dst)#计算投影矩阵
    r=cv2.warpPerspective(img,P,(w,h),borderValue=125)
    cv2.imshow('img',img)
    cv2.imshow('warpPerspective',r)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    展开全文
  • //2020.6.21_P77_OpenCV投影变换 //通过鼠标事件在原图和输出的画布上选取四组对应的坐标 //投影矩阵的数据类型为CV_64F //txwtech //2020.6.21_P77_OpenCV投影变换 //通过鼠标事件在原图和输出的画布上选取四组...
  • OpenCV : 投影变换

    千次阅读 2020-03-21 21:11:15
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    千次阅读 2019-09-16 19:37:04
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    计算多个二维点对之间的最优单映射变换矩阵H(3行x3列),使用最小均方误差或者RANSAC方法。函数功能:找到两个平面之间的转换矩阵。 Mat cv::findHomography ( InputArray srcPoints, InputArray dstPo...
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    2020-12-24 20:30:11
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  • opencv 实现放射变换和投影变换

    千次阅读 2017-06-01 15:40:11
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空空如也

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