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  • matlab 图像X镜像(水平镜像),Y镜像(垂直镜像),对角翻转(水平垂直镜像
    万次阅读
    2018-06-07 20:28:05

    图像处理中,经常需要对图像进行镜像翻转。

    在低级版本的Matlab中,我们可以通过mirror函数实现

    I = imread('lenna.jpg')  %读取原图像
    I1 = mirror(I,1)         
    I2 = mirror(I,2)         
    I3 = mirror(I,3)         

    目前,在较高版本的matlab中调整为flidim,使用方式和mirror相同.

     help flipdim
     flipdim Flip matrix along specified dimension.
        flipdim is not recommended. Use FLIP instead.
     
        flipdim(X,DIM) returns X with dimension DIM flipped.  
        For example, flipdim(X,1) where
        
            X = 1 4  produces  3 6
                2 5            2 5
                3 6            1 4
     
     
        Class support for input X:
           float: double, single
     
        See also flip, fliplr, flipud, rot90, permute.
    
        flipdim 的参考页
        名为 flipdim 的其他函数

    flipdim效果示例




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    欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持,知识无价人有情,希望我们都能在人生路上开心快乐、共同成长。

    该系列文章主要讲解Python OpenCV图像处理和图像识别知识,前期主要讲解图像处理基础知识、OpenCV基础用法、常用图像绘制方法、图像几何变换等,中期讲解图像处理的各种运算,包括图像点运算、形态学处理、图像锐化、图像增强、图像平滑等,后期研究图像识别、图像分割、图像分类、图像特效处理以及图像处理相关应用。

    上一篇文章介绍图像几何变换,包括图像平移、图像缩放和图像旋转。这篇文章将继续讲解图像几何变换,包括图像镜像、图像仿射和图像透视。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵。

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    前文赏析:

    第一部分 基础语法

    第二部分 网络爬虫

    第三部分 数据分析和机器学习

    第四部分 Python图像处理基础

    第五部分 Python图像运算和图像增强

    第六部分 Python图像识别和图像处理经典案例

    第七部分 NLP与文本挖掘

    第八部分 人工智能入门知识

    第九部分 网络攻防与AI安全

    第十部分 知识图谱构建实战

    扩展部分 人工智能高级案例

    作者新开的“娜璋AI安全之家”将专注于Python和安全技术,主要分享Web渗透、系统安全、人工智能、大数据分析、图像识别、恶意代码检测、CVE复现、威胁情报分析等文章。虽然作者是一名技术小白,但会保证每一篇文章都会很用心地撰写,希望这些基础性文章对你有所帮助,在Python和安全路上与大家一起进步。


    一.图像镜像

    图像镜像是图像旋转变换的一种特殊情况,通常包括垂直方向和水平方向的镜像。水平镜像通常是以原图像的垂直中轴为中心,将图像分为左右两部分进行堆成变换。如图7-1所示:

    在这里插入图片描述

    垂直镜像通常是以原图像的水平中轴线为中心,将图像划分为上下两部分进行堆成变换的过程,示意图如图7-2所示。

    在这里插入图片描述

    在Python中主要调用OpenCV的flip()函数实现图像镜像变换,函数原型如下:

    • dst = cv2.flip(src, flipCode)
      – src表示原始图像
      – flipCode表示翻转方向,如果flipCode为0,则以X轴为对称轴翻转,如果fliipCode>0则以Y轴为对称轴翻转,如果flipCode<0则在X轴、Y轴方向同时翻转。

    下面代码是实现三个方向的翻转。

    # -*- coding:utf-8 -*-
    # By:Eastmount
    import cv2  
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
     
    #读取图片
    img = cv2.imread('scenery.png')
    src = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    #图像翻转
    img1 = cv2.flip(src, 0)   #参数=0以X轴为对称轴翻转 
    img2 = cv2.flip(src, 1)   #参数>0以Y轴为对称轴翻转
    img3 = cv2.flip(src, -1)  #参数<0以X轴和Y轴翻转
    
    #显示图形
    titles = ['Source', 'Image1', 'Image2', 'Image3']
    images = [src, img1, img2, img3]
    for i in range(4):
       plt.subplot(2,2,i+1), plt.imshow(images[i], 'gray')
       plt.title(titles[i])
       plt.xticks([]),plt.yticks([])
    plt.show()
    

    输出结果如图7-3所示,图中“Source”为原始图像,“Image1”为以X轴为对称轴翻转或垂直镜像,“Image2”为以Y轴为对称轴翻转或水平镜像,“Images3”为以X轴和Y轴翻转。

    在这里插入图片描述


    二.图像仿射

    图像仿射变换又称为图像仿射映射,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间。通常图像的旋转加上拉升就是图像仿射变换,仿射变换需要一个M矩阵实现,但是由于仿射变换比较复杂,很难找到这个M矩阵,OpenCV提供了根据变换前后三个点的对应关系来自动求解M的函数:

    • cv2.getAffineTransform(pos1,pos2)

    其中pos1和pos2表示变换前后的对应位置关系,输出的结果为仿射矩阵M,接着使用函数cv2.warpAffine()实现图像仿射变换。图7-4是仿射变换的前后效果图。

    在这里插入图片描述

    图像仿射变换的函数原型如下:

    • M = cv2.getAffineTransform(pos1,pos2)
      – pos1表示变换前的位置
      – pos2表示变换后的位置

    • cv2.warpAffine(src, M, (cols, rows))
      – src表示原始图像
      – M表示仿射变换矩阵
      – (rows,cols)表示变换后的图像大小,rows表示行数,cols表示列数

    实现代码如下所示:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    # By:Eastmount
    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #读取图片
    src = cv2.imread('scenery.png')
    
    #获取图像大小
    rows, cols = src.shape[:2]
    
    #设置图像仿射变换矩阵
    pos1 = np.float32([[50,50], [200,50], [50,200]])
    pos2 = np.float32([[10,100], [200,50], [100,250]])
    M = cv2.getAffineTransform(pos1, pos2)
    
    #图像仿射变换
    result = cv2.warpAffine(src, M, (cols, rows))
    
    #显示图像
    cv2.imshow("original", src)
    cv2.imshow("result", result)
    
    #等待显示
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    

    输出结果如图7-5所示:

    在这里插入图片描述


    三.图像透视

    图像透视变换(Perspective Transformation)的本质是将图像投影到一个新的视平面,同理OpenCV通过函数cv2.getPerspectiveTransform(pos1,pos2)构造矩阵M,其中pos1和pos2分别表示变换前后的4个点对应位置。得到M后在通过函数cv2.warpPerspective(src,M,(cols,rows))进行透视变换。

    图像透视变换的函数原型如下:

    • M = cv2.getPerspectiveTransform(pos1, pos2)
      – pos1表示透视变换前的4个点对应位置
      – pos2表示透视变换后的4个点对应位置

    • cv2.warpPerspective(src,M,(cols,rows))
      – src表示原始图像
      – M表示透视变换矩阵
      – (rows,cols)表示变换后的图像大小,rows表示行数,cols表示列数

    假设现在存在一张A4纸图像,现在需要通过调用图像透视变换校正图像。

    在这里插入图片描述

    图像透视变换的校正代码如下所示,代码中pos1表示透视变换前A4纸的四个顶点,pos2表示透视变换后A4纸的四个顶点。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    # By:Eastmount
    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #读取图片
    src = cv2.imread('transform.jpg')
    
    #获取图像大小
    rows, cols = src.shape[:2]
    
    #设置图像透视变换矩阵
    pos1 = np.float32([[114, 82], [287, 156], [8, 322], [216, 333]])
    pos2 = np.float32([[0, 0], [188, 0], [0, 262], [188, 262]])
    M = cv2.getPerspectiveTransform(pos1, pos2)
    
    #图像透视变换
    result = cv2.warpPerspective(src, M, (190, 272))
    
    #显示图像
    cv2.imshow("original", src)
    cv2.imshow("result", result)
    
    #等待显示
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    

    最终输出结果如图7-7所示,它将图形校正显示。

    在这里插入图片描述


    四.总结

    本章主要讲解Python和OpenCV的图像几何变换,详细介绍了图像镜像、图像仿射和图像透视,包括歪曲图像纠正的案例,希望大家喜欢。此外,这些知识点也是我们PC端或手机端图像处理应用常见的算法,读者可以尝试结合这些应用完成一套图像处理软件。

    最近寒假日更,为了感谢读者。同时感谢在求学路上的同行者,不负遇见,勿忘初心。图像处理系列主要包括三部分,分别是:

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    请添加图片描述

    这周的留言感慨~

    十二年CSDN的博客分享,如果要说分享最让我开心的是什么?不是传道,不是授业,也不是解惑,而是接下来这类事。这些年已经陆续鼓励了一些朋友当老师,而昨天得知这一位博友真的去到新疆南疆成为了一名小学老师,我很是感动,是真的感动,六年前我曾鼓励他如果想,就放弃高额工资的互联网大厂,去做自己想做的,没想到已经当了四年老师。又当爹又当妈,国语普及,文化教育,这里面的艰辛不是一两句道得清,除了佩服就是鼓励。
    正如你说的一样,“一辈子总得做点有意义的事情,生命实在太短暂,一定要活得积极、正面”。或许,这也是我在CSDN分享博客的最大意义,再比如云南那位老友的留言,“农村的孩子下雨没有伞,只能拼命奔跑”,希望你以后也能成为一名教师,感恩有你们,感谢有你们。我也希望自己早日毕业回到家乡,花上三四十年做好两件事,一是认真教书,二是将少数民族文物抢救和文字语音保护做好,也鼓励更多人一起加入进来。自己虽然很菜吧,但还是有一些喜欢的事,尤其陪伴爱的人,挺好,爱你们喔。2022年继续加油,在CSDN分享更高质量的博客和专栏。

    在这里插入图片描述

    (By:娜璋之家 Eastmount 2022-01-27 夜于贵阳 https://blog.csdn.net/Eastmount )


    参考文献:

    • [1]冈萨雷斯. 数字图像处理(第3版)[M]. 北京:电子工业出版社, 2013.
    • [2]阮秋琦. 数字图像处理学(第3版)[M]. 北京:电子工业出版社,2008.
    • [3]毛星云, 冷雪飞. OpenCV3编程入门[M]. 北京:电子工业出版社, 2015.
    • [4]Eastmount. [Python图像处理] 六.图像缩放、图像旋转、图像翻转与图像平移[EB/OL]. (2018-09-06). https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/82454335.
    • [5]Eastmount. [数字图像处理] 六.MFC空间几何变换之图像平移、镜像、旋转、缩放详解[EB/OL]. (2015-06-04). https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/46345299.
    展开全文
  • 点电荷的镜像法是“电磁...本文用Matlab软件对镜像电场进行仿真,绘制了点电荷镜像法中多种镜像电场的等位面和电力线细节,对镜像电场进行了可视化。可视化有利于加深学生对镜像法原理、镜像电荷和镜像电场分布的理解。
  • 这是前两周帮一个朋友做的一个小功能。仅仅是转换工程中的视角选项。全部改为第一或者第三视角。

    这是前两周帮一个朋友做的一个小功能。仅仅是转换工程图中的视角选项。全部改为第一或者第三视角。
    本来开始写好了exe,本地测试无问题。结果他们有加密软件,无法正常运行。又试了dll,还是不行。最后搞了个swp宏给他。
    这真是要全能的节奏。在这里插入图片描述
    分析下功能:
    要改视角,就是修改Soidworks中文档属性里面的一个选项。
    然后为了实现批量,就是可以遍历文件夹下面的所有工程图,当然还要考虑工程图中有多个图纸的情况。但是好像文档属性定义了所有图纸的设置。我就没去细看了。

    ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200711084742103.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3plbmdxaDAzMTQ=,size_16,color_FFFFFF,t_70)
    
      private void btnSelectFolder_Click(object sender, EventArgs e)
            {
                //选择文件夹对话框
                FolderSelectDialog fsd = new FolderSelectDialog();
                fsd.Title = "选择需要调整的工程图所在路径:";
                fsd.Multiselect = false;
    
                if (fsd.ShowDialog())
                {
                    string[] dirs = fsd.FileNames;
                    txtDrawomgPath.Text = dirs[0];
                }
            }
    
            private void buttonStart_Click(object sender, EventArgs e)
            {
                if (radioFirst.Checked == false && radioThird.Checked == false)
                {
                    MessageBox.Show("请先选择视角!");
    
                    return;
                }
    
                string[] files = Directory.GetFiles(txtDrawomgPath.Text, "*.slddrw", SearchOption.AllDirectories);
    
                SldWorks swApp = PStandAlone.GetSolidWorks();
    
                if (swApp == null)
                {
                    swApp = PStandAlone.RunSolidWorks(-1, true, false, false, 30, 15);
                }
    
                swApp.CommandInProgress = true;
                progressBar1.Maximum = files.Length;
    
                int nowFileCount = 0;
    
                foreach (string file in files)
                {
                    progressBar1.Value = nowFileCount;
    
                    Debug.Print(file);
    
                    swApp.OpenDoc(file, (int)swDocumentTypes_e.swDocDRAWING);
    
                    ModelDoc2 swModel = (ModelDoc2)swApp.ActiveDoc;
    
                    DrawingDoc drawingDoc = default(DrawingDoc);
    
                    Sheet swSheet = default(Sheet);
                    double[] sheetProperties = null;
    
                    string activedSheetName = "";
    
                    drawingDoc = (DrawingDoc)swApp.ActiveDoc;
    
                    if (drawingDoc != null)
                    {
                        activedSheetName = ((Sheet)drawingDoc.GetCurrentSheet()).GetName();
                        var sheetNames = (string[])drawingDoc.GetSheetNames();
                        for (int i = 0; i < sheetNames.Length; i++)
                        {
                            //var sheet = drawingDoc.Sheet[sheetNames[i]];
    
                            drawingDoc.ActivateSheet(sheetNames[i]);
                            // Active sheet is Sheet2
                            swSheet = (Sheet)drawingDoc.GetCurrentSheet();
                            sheetProperties = (double[])swSheet.GetProperties2();
                            int prop1;
                            int prop2;
                            bool prop5;
                            bool prop8;
                            prop1 = (int)System.Convert.ToInt32(sheetProperties[0]);
                            prop2 = (int)System.Convert.ToInt32(sheetProperties[1]);
    
                            if (radioFirst.Checked == true)
                            {
                                prop5 = true;
                            }
                            else
                            {
                                prop5 = false;
                            }
    
                            //prop5 = (bool)System.Convert.ToBoolean(sheetProperties[4]);
    
                            prop8 = (bool)System.Convert.ToBoolean(sheetProperties[7]);
                            prop8 = true;
    
                            swSheet.SetProperties2(prop1, prop2, sheetProperties[2], sheetProperties[3], prop5, sheetProperties[5], sheetProperties[6], prop8);
    
                            swModel.EditRebuild3();
                        }
                    }
                    drawingDoc.ActivateSheet(activedSheetName);
                    swModel.EditRebuild3();
                    swModel.Save();
    
                    swApp.CloseDoc(file);
                    nowFileCount = nowFileCount + 1;
                }
    
                swApp.CommandInProgress = false;
                progressBar1.Value = progressBar1.Maximum;
    
                swApp.SendMsgToUser("视角转换完成!");
            }
    

    宏的链接:
    https://download.csdn.net/download/zengqh0314/12600462

    展开全文
  • 本发明涉及图像投影技术领域,具体涉及一种将球面图像投影至平面图像的方法。背景技术:球面全景视频投影是指将球面上每个经纬度对应点以一定方式映射到平面上,VR全景视频的存储必须通过球面全景视频投影将球面视频...

    本发明涉及图像投影技术领域,具体涉及一种将球面图像投影至平面图像的方法。

    背景技术:

    球面全景视频投影是指将球面上每个经纬度对应点以一定方式映射到平面上,VR全景视频的存储必须通过球面全景视频投影将球面视频投影至平面视频。几十年来,许多学者对球体投影进行了大量研究,并提出多种不同投影方法以使得投影过程更均匀连续。

    其中,等柱状投影法作为最简单的球面投影方法,简单地把经纬度转换为横纵坐标,在所有纬度上采用相同采样点数来保存球面图像,从而能将球面图像映射为矩形图像,因而获得了广泛的关注。然而,其最大的缺陷在于:相比赤道而言,球体两极面积小,像素点多,因此,高质量区域在南、北极两端,赤道最差,若图像主题在中央,就导致中央不清晰,这导致等柱状投影法在很多潜在应用中受到限制。

    在最近的研究工作中,出现了很多球面图像投影至平面图像的算法,如:等柱状投影法,立方体投影法,等角立方体投影法,八面体投影法和二十面体投影法等,但是大多数方法都不能对图像保持均匀性和连续性。

    技术实现要素:

    有鉴于现有技术的上述缺陷,本发明提供了一种将球面图像投影至平面图像的方法,其具体技术方案如下:

    本发明提供了一种将球面图像投影至平面图像的方法,包括以下步骤:

    步骤1、将球面图像分解为上下两个半球;

    步骤2、将所述上下两个半球分别像素均匀地投影至两个单位圆;

    步骤3、将所述两个单位圆映射为两个与所述单位圆同心的正方形;

    步骤4、对两个正方形图像进行旋转、分割后拼接为一个大正方形图像。

    优选地,上述方法还包括:对所得图像进行连续性、均匀性分析。

    优选地,上述步骤1中,球体赤道往上部分记作上半球,球体赤道往下部分记作下半球,将球面图像沿赤道分解为上下两个半球。

    优选地,上述步骤2中,取单位圆并以单位圆中心为原点分别以u、v为横、纵坐标建立平面直角坐标系,每个单位圆上图像的像素点(u,v)取球面图像上经纬度为的像素点,所述单位圆上(u,v)坐标对应球面坐标如下:

    其中,所述的球面图像,经度θ取值范围是[-180,180],纬度取值范围是[-90,90],对于所述的单位圆,u、v的取值范围是[-1,1],且满足等式:

    u2+v2=1

    优选地,上述步骤3中,取边长为2的正方形,以正方形中心为原点建立分别以x、y为横、纵坐标的平面直角坐标系,所述正方形图像上每个像素点(x,y)取所述单位圆图像上对应像素点(u,v),所述正方形图像上像素点坐标(x,y)对应所述单位圆图像上像素点坐标(u,v)如下:

    其中,所述的平面正方形图像,x、y的取值范围是[-1,1]。

    优选地,上述步骤4中,将上一步得到的两个同心正方形记为第一个正方形和第二个正方形,先将第一个正方形沿对角线分割得到四个三角形,并将分割之后得到的上下左右四个三角形分别以斜边对应第二个正方形边的形式,拼接至第二个正方形对应的上下左右四条边上,确保上下左右顺序正确,能够得到最终连续的两个正方形拼接而成的正方形,再对拼接之后的正方形沿着中心顺时针旋转45度可得到最终正常形态的正方形图像。

    在将球面图像投影至平面图像后,优选地利用内部像素相关联性较强的图片对所得图像进行连续性分析,用直线纹理来表示图形完整性,投影之后直线条纹断裂可以直观展现出其不连续性。

    优选地,对所得到图像进行均匀性分析的方法为:用投影平面面积到球面面积的面积拉伸比来直观地测量投影带来的像素密度均匀性,而投影面积拉伸比需要通过投影公式的雅可比矩阵计算得到。

    其中,所述的从球面保面积投影为平面圆形雅可比矩阵计算如下:

    其中,雅可比矩阵计算得到为常数,即球面任意区域投影到平面圆具有相同拉伸比。

    其中,所述的从平面圆形保面积映射为单位正方形雅可比矩阵计算如下:

    当|a|≥|b|时,有雅可比矩阵:

    当|a|<|b|时,有雅可比矩阵:

    其中,雅可比矩阵计算得到为常数,即平面圆任意区域投影至平面正方形都有相同面积拉伸比。

    在较优实施例中,上述图像均为视频图像;上述球面图像为全景视频图像。

    本发明提供了一种将球面图像尤其是球面视频图像均匀连续地投影至平面正方形图像的算法,旨在解决球面视频投影的均匀性和连续性问题,提高在相同视频体积下得到视频的效果。该算法能显著提高球面视频投影的连续性和均匀性,并在投影之后得到空间利用率更高的视频。

    应理解,在本发明范围内,本发明的上述各技术特征和在下文(如实施例)中具体描述的各技术特征之间都可以互相组合,从而构成新的或优选的技术方案。限于篇幅,在此不再一一累述。所以凡是不脱离本发明所公开的原理下完成的等效或修改,都落入本发明保护的范围。

    以下将结合附图对本发明作进一步说明,以充分说明本发明的目的、技术特征和技术效果。

    附图说明

    图1示出了本发明较优实施例中将球面视频图像投影至平面正方形视频图像的算法流程示意图;

    图2示出了本发明较优实施例中将两个半球面分别像素均匀地投影至单位平面圆盘示意图;

    图3示出了本发明较优实施例中将两个同心圆盘分别映射为同心正方形示意图;

    图4示出了本发明较优实施例中将两个正方形图像进行旋转、分割后拼接为一个正方形图像示意图;

    图5示出了本发明较优实施例中对球体进行投影之后得到的连续性测试图像示意图。

    具体实施方式

    应当理解本文所用的术语其目的仅在于描述具体实施方案,并且不意图是限制性的,本发明的范围将仅由所附的权利要求书限制。

    图1示出了将球面视频图像投影至平面正方形视频图像的算法流程示意图,下面对其中每个步骤进行详细说明。

    步骤1、将球面视频分解为上下两个半球

    作为预处理部分,算法将球体分成两部分,其中赤道往上部分记作上半球,球体赤道往下部分记作下半球,沿赤道切开得到上下两个半球。

    步骤2、利用均匀的投影方式将上下两个半球投影至两个单位圆

    假设存在平面上一个单位圆,以该单位圆的圆心为原点并分别以u、v为横、纵坐标建立平面直角坐标系,对每个单位圆上的点(u,v)对应的像素点,取球面视频图像上经纬度为所对应的像素点,其中圆上(u,v)坐标对应球面坐标如下:

    参见图2,其示出了将两个半球面分别像素均匀地投影至单位平面圆盘的示意图。

    步骤3、将两个单位圆映射为两个与单位圆同心的正方形

    假设存在平面上边长为2的正方形,以该正方形中心为原点并分别以x、y为横、纵坐标建立平面直角坐标系,对每个正方形上的点(x,y)对应的像素点,其中x、y的取值范围是[-1,1],取单位圆视频图像上对应像素点(u,v),其中(x,y)对应(u,v)坐标如下:

    参见图3,其示出了将两个同心圆盘分别映射为同心正方形的示意图。

    步骤4、对两个正方形图像进行旋转、分割后拼接为一个正方形图像

    将上一步得到的两个同心正方形记为第一个正方形和第二个正方形,先将第一个正方形沿对角线分割得到四个三角形,并将分割之后得到的上下左右四个三角形分别以斜边对应第二个正方形边的形式,拼接至第二个正方形对应的上下左右四条边上,确保上下左右顺序正确,能够最终连续的两个正方形拼接而成的正方形,再对拼接之后的正方形沿着中心顺时针旋转45度可得到最终正常形态的正方形图像。

    参见图4,其示出了将两个正方形图像进行旋转、分割后拼接为一个正方形图像的示意图;

    利用关联性较强的视频图片来检测连续性,球形视频中每一经度都取相同条纹,在球体投影之后直线条纹断裂可以直观展现不连续性,如图5所示,图中虚线部分表示拼接过程中的连续边,可观察到拼接处纹理相接,即不存在不连续边。

    其中均匀性利用投影公式的雅可比矩阵计算投影面积拉伸比,球面保面积投影为平面圆形雅可比矩阵计算如下:

    其中,雅可比矩阵计算得到为常数,即球面任意区域投影到平面圆具有相同拉伸比。

    其中,所述的从平面圆形保面积映射为单位正方形雅可比矩阵计算如下:

    当|a|≥|b|时,有雅可比矩阵:

    当|a|<|b|时,有雅可比矩阵:

    其中,雅可比矩阵计算得到为常数,即平面圆任意区域投影至平面正方形都有相同面积拉伸比,投影具有非常好的均匀性。

    上述算法能够更有效地提高球面视频投影效率,大量减少投影过程的拉伸,显著提高球面视频投影的连续性、均匀性。

    以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解,本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此,凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案,皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

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