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  • 仿射变换角度
    2019-07-10 17:31:37

     

    // ConsoleApplication1.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
    //
    
    #include "pch.h"
    #include<opencv2\opencv.hpp>
    #include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
    #include<vector>
    using namespace cv;
    using namespace std;
    int main()
    {
    	
     Mat img2= imread("D:\\1.jpg",0);
     imshow("qq", img2);
     Point center = Point(img2.rows/2, img2.cols/2);
     double angle = 90;
     double scale = 0.7;
     Mat rot_mat(2, 3, CV_32FC1);
     Mat warp_mat(2, 3, CV_32FC1);
     Mat warp_dst, warp_rotate_dst;
     warp_dst = Mat::zeros(img2.rows, img2.cols, img2.type());
     /// 通过上面的旋转细节信息求得旋转矩阵
     rot_mat = getRotationMatrix2D(center, angle, scale);
    
     /// 旋转已扭曲图像
     warpAffine(img2, warp_dst, rot_mat, warp_dst.size());
    
     imshow("qq1", warp_dst);
    
    
    
    
     waitKey(0);
        return 0;
    
    }
    
    

     

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  • 利用opencv实现仿射变换一般会涉及到warpAffine和getRotationMatrix2D两个函数,其中warpAffine可以实现通过相应矩阵变换后的图片,getRotationMatrix2D可以获得旋转矩阵,将矩阵应用于 warpAffine warpAffine函数...
    Mat src,rotate_dst;
    char* source_window = "Source image";
    char* rotate_window = "Rotate";
     int main( int argc, char** argv )
     {
       Point2f srcTri[3];
       Point2f dstTri[3];
       //定义一个2行3列的矩阵
    Mat rot_mat( 2, 3, CV_32FC1 );
         /// 加载源图像
       src = imread( argv[1], 1 );
     /// 设置目标图像的大小和类型与源图像一致
      rotate_dst = Mat::zeros( src.rows, src.cols, src.type() );
    
       /// 设置源图像和目标图像上的三组点以计算仿射变换
       srcTri[0] = Point2f( 0,0 );
       srcTri[1] = Point2f( src.cols - 1, 0 );
       srcTri[2] = Point2f( 0, src.rows - 1 );
    
       dstTri[0] = Point2f( src.cols*0.0, src.rows*0.33 );
       dstTri[1] = Point2f( src.cols*0.85, src.rows*0.25 );
       dstTri[2] = Point2f( src.cols*0.15, src.rows*0.7 );
    
       /// 求得仿射变换
       rot_mat = getAffineTransform( srcTri, dstTri );
    
       /// 对源图像应用上面求得的仿射变换
       warpAffine( src, rotate_dst, rot_mat, rotate_dst.size() );
       
       double scale = 0.6;
       double angle = 80;
    
       /// 计算绕图像中点顺时针旋转80度缩放因子为0.6的旋转矩阵
     
       Point center = Point( rotate_dst.cols/2, rotate_dst.rows/2 );
       /// 通过上面的旋转细节信息求得旋转矩阵
       rot_mat = getRotationMatrix2D( center, angle, scale );
       warpAffine( src, rotate_dst, rot_mat, rotate_dst.size() );
       /// 显示结果
      imshow( source_window, src );
     imshow( rotate_window, rotate_dst );
    
       /// 等待用户按任意按键退出程序
       //waitKey(0);
    

    利用opencv实现仿射变换一般会涉及到warpAffine和getRotationMatrix2D两个函数,其中warpAffine可以实现通过相应矩阵变换后的图片,getRotationMatrix2D可以获得旋转矩阵,将矩阵应用于 warpAffine
    warpAffine函数:
    void cv::warpAffine
    ( InputArray src,
    OutputArray dst,
    InputArray M,
    Size dsize,
    int flags = INTER_LINEAR,
    int borderMode = BORDER_CONSTANT,
    const Scalar & borderValue = Scalar()
    )
    . src: 输入图像
    . dst: 输出图像,尺寸由dsize指定,图像类型与原图像一致
    . M: 2X3的变换矩阵
    . dsize: 指定图像输出尺寸
    . flags: 插值算法标识符,有默认值INTER_LINEAR,

    展开全文
  • Halcon图像仿射变换

    2021-02-01 14:40:04
    图像仿射变换图像仿射变换图像仿射变换 图像的变换包括仿射变换与透视变换,一般多数情况下只需要仿射变换 图像的仿射变换是指图像的平移与旋转。 映射矩阵:在平移与旋转中,是由一个含有6个参数的矩阵组成,用来...

    图 像 仿 射 变 换 图像仿射变换 仿


    二维仿射变换,顾名思义就是在二维平面内,对对象进行平移(Translation)、缩放(Scale)、翻转(Flip)、旋转(Rotation)和剪切(Shear)。


    图像的变换包括仿射变换与透视变换,一般多数情况下只需要仿射变换

    图像的仿射变换是指图像的平移与旋转

    映射矩阵:在平移与旋转中,是由一个含有6个参数的矩阵组成,用来描述图像的旋转平移关系。所谓平移关系,是指移动前图像的位置与移动后图像的位置之间的关系,只有有了着关系,才能进行图像的移动。

    比如:点(1,2)与点(2,3)之间的关系为[1,0,1,0,1,1]。

    vector_angle_to_rigid()计算移动前后的矩阵关系
    旋转图像:根据矩阵进行图像的旋转。
    affine_trans_image() 旋转图像

    1.图像选择

    dev_close_window ()
    dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
    dev_open_file_dialog ('read_image', 'default', 'default', Selection)
    

    2.读取图像

    read_image (Image, Selection)
    

    3.绘制矩形

    draw_rectangle1 (WindowHandle, Row1, Column1, Row2, Column2)
    

    4.生成矩形

    gen_rectangle1 (Rectangle, Row1, Column1, Row2, Column2)
    

    5.裁剪出区域

    reduce_domain (Image, Rectangle, ImageReduced)
    
    area_center (Rectangle, Area, Row, Column)
    
    tuple_rad (45, Rad)
    vector_angle_to_rigid (Row, Column, Area, Row, Column, Rad, HomMat2D)
    
    affine_trans_image (ImageReduced, ImageAffineTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')
    affine_trans_region (Rectangle, RegionAffineTrans, HomMat2D, 'nearest_neighbor')
    
    * 另一种方式,旋转图片
    hom_mat2d_identity (H1)
    area_center (Image, Area1, Row3, Column3)
    hom_mat2d_rotate (H1, Rad, Column3, Row3, HomMat2DRotate)
    affine_trans_image (ImageReduced, ImageAffineTrans1, HomMat2DRotate, 'constant', 'false')
    

    Halcon中进行仿射变换的常见步骤如下:


    ① 通过hom_mat2d_identity算子创建一个初始化矩阵(即[1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0]);

    hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)
    

    ② 在初始化矩阵的基础上,使用hom_mat2d_translate(平移)、hom_mat2d_rotate(旋转)、hom_mat2d_scale(缩放)等生成仿射变换矩阵;(这几个算子可以叠加或者重复使用)


    ③ 根据生成的变换矩阵执行仿射变换,执行仿射变换的算子通常有:affine_trans_image、affine_trans_region、affine_trans_contour_xld,即不管对于图像、区域、XLD都可以执行仿射变换。


    hom_mat2d_translate(平移)、hom_mat2d_rotate(旋转)、hom_mat2d_scale(缩放)

    *hom_mat2d_translate中的两个参数的意思是:Tx和Ty分别代表Row方向和Column方向的平移量

    hom_mat2d_translate (HomMat2DIdentity,30, 150, HomMat2DTranslate)
    

    *hom_mat2d_rotate中的三个参数的意思是:旋转角度(逆时针为正,弧度制),旋转中心的row和column值

    hom_mat2d_rotate (HomMat2DIdentity, rad(20), Row, Column, HomMat2DRotate)
    
    

    *hom_mat2d_scale中的四个参数的意思是:Sx和Sy分别代表Row方向和Column方向的缩放系数,缩放中心的row和column值

    hom_mat2d_scale (HomMat2DIdentity, 2.0, 1.05, Row, Column, HomMat2DScale)
    

    read_image (Image, 'test.jpg')
    threshold (Image, Region, 0, 200)
    opening_circle (Region, Region, 1.5)
    connection (Region, ConnectedRegions)
    select_shape_std (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'max_area', 70)
    *得到变换的中心点
    area_center (SelectedRegions, Area, Row, Column)
    dev_set_draw ('margin')
    
    *hom_mat2d_translate中的两个参数的意思是:Tx和Ty分别代表Row方向和Column方向的平移量
    dev_display (Image)
    disp_cross (3600, Row, Column, 10, 40)
    hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)
    hom_mat2d_translate (HomMat2DIdentity,30, 150, HomMat2DTranslate)
    affine_trans_region (Region, RegionAffineTrans, HomMat2DTranslate, 'nearest_neighbor')
    
    *hom_mat2d_rotate中的三个参数的意思是:旋转角度(逆时针为正,弧度制),旋转中心的row和column值
    dev_display (Image)
    disp_cross (3600, Row, Column, 10, 40)
    hom_mat2d_rotate (HomMat2DIdentity, rad(20), Row, Column, HomMat2DRotate)
    affine_trans_region (Region, RegionAffineTrans, HomMat2DRotate, 'nearest_neighbor')
    
    *hom_mat2d_scale中的四个参数的意思是:Sx和Sy分别代表Row方向和Column方向的缩放系数,缩放中心的row和column值
    dev_display (Image)
    disp_cross (3600, Row, Column, 10, 40)
    hom_mat2d_scale (HomMat2DIdentity, 2.0, 1.05, Row, Column, HomMat2DScale)
    affine_trans_region (Region, RegionAffineTrans, HomMat2DScale, 'nearest_neighbor')
    

    根据两个以上特征点计算仿射矩阵

    vector_to_rigid (Column, Row, Column, Row, HomMat2D)
    
    vector_to_similarity (Column, Row, Column, Row, HomMat2D)
    

    实例

    * This program gives an example of how to use vector_to_similarity.
    dev_update_off ()
    dev_close_window ()
    dev_open_window (0, 0, 500, 500, 'black', WindowHandle)
    set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')
    dev_set_part (0, 0, 499, 499)
    * To generate a set of points from which we can construct a transformation,
    * we will use a synthetic ellipse and read out its coordinates.
    gen_ellipse_contour_xld (ContEllipse, 200, 200, rad(20), 150, 100, rad(0), rad(260), 'positive', 1)
    get_contour_xld (ContEllipse, Rows1, Cols1)
    * Now we will transform the ellipse by a known transformation and add some
    * noise to the coordinates.
    hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)
    hom_mat2d_rotate (HomMat2DIdentity, rad(80), 0, 0, HomMat2DRotate)
    hom_mat2d_translate (HomMat2DRotate, 600, 400, HomMat2DTranslate)
    hom_mat2d_scale (HomMat2DTranslate, 0.5, 0.5, 0, 0, HomMat2DScale)
    affine_trans_point_2d (HomMat2DScale, Rows1, Cols1, Rows2, Cols2)
    gen_contour_polygon_xld (Contour, Rows2, Cols2)
    add_noise_white_contour_xld (Contour, NoisyContours, 5, 5)
    * We will read out the coordinates of the noisy ellipse and use it to construct
    * the transformation.  Note that by his approach we know exactly which points
    * correspond to each other.  In a real application, the step of determining
    * the correspondences is usually the hard part.
    get_contour_xld (NoisyContours, Rows2, Cols2)
    * Now we can determine the similarity transformation that best approximates the
    * the point correspondences.
    vector_to_similarity (Rows1, Cols1, Rows2, Cols2, HomMat2D)
    * Finally, we transform the original contour by the calculated transformation
    * to get an impression of how accurate the calculated transformation is
    * (but before that, correct the coordinate system).
    hom_mat2d_translate (HomMat2D, 0.5, 0.5, HomMat2DTmp)
    hom_mat2d_translate_local (HomMat2DTmp, -0.5, -0.5, HomMat2DAdapted)
    affine_trans_contour_xld (ContEllipse, ContoursAffineTrans, HomMat2DAdapted)
    * Now let's display the results:
    dev_clear_window ()
    Message := 'Calculate similarity transformation'
    Message[1] := 'of an ellipse:'
    disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true')
    dev_set_color ('white')
    disp_message (WindowHandle, 'Original ellipse', 'window', 80, 30, '', 'false')
    dev_display (ContEllipse)
    dev_set_color ('red')
    disp_message (WindowHandle, 'Noisy contours', 'window', 300, 250, '', 'false')
    dev_display (NoisyContours)
    dev_set_color ('green')
    disp_message (WindowHandle, 'Transformed ellipse', 'window', 320, 250, '', 'false')
    dev_display (ContoursAffineTrans)
    
    展开全文
  • Halcon二维仿射变换实例探究 - 程序员大本营 二维仿射变换,顾名思义就是在二维平面内,对对象进行平移、旋转、缩放等变换的行为(当然还有其他的变换,这里仅论述这三种最常见的)。 Halcon中进行仿射变换的...

    Halcon二维仿射变换实例探究 - 程序员大本营

    二维仿射变换,顾名思义就是在二维平面内,对对象进行平移、旋转、缩放等变换的行为(当然还有其他的变换,这里仅论述这三种最常见的)。

    Halcon中进行仿射变换的常见步骤如下:

    ① 通过hom_mat2d_identity算子创建一个初始化矩阵(即[1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0]);

    ② 在初始化矩阵的基础上,使用hom_mat2d_translate(平移)、hom_mat2d_rotate(旋转)、hom_mat2d_scale(缩放)等生成仿射变换矩阵;(这几个算子可以叠加或者重复使用

    ③ 根据生成的变换矩阵执行仿射变换,执行仿射变换的算子通常有:affine_trans_image、affine_trans_region、affine_trans_contour_xld,即不管对于图像、区域、XLD都可以执行仿射变换。

    下面用一个完整程序分别展示hom_mat2d_translate(平移)、hom_mat2d_rotate(旋转)、hom_mat2d_scale(缩放)这三个算子的的具体功能。(特别要注意程序注释部分)

    hom_mat2d_translate( : : HomMat2D, Tx, Ty : HomMat2DTranslate)

    hom_mat2d_rotate( : : HomMat2D, Phi, Px, Py : HomMat2DRotate)

    hom_mat2d_scale( : : HomMat2D, Sx, Sy, Px, Py : HomMat2DScale)

    程序所用图片如下:

     

     1 read_image (Image, 'hogn-1.jpg')
     2 threshold (Image, Region, 0, 200)
     3 opening_circle (Region, Region, 1.5)
     4 connection (Region, ConnectedRegions)
     5 select_shape_std (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'max_area', 70)
     6 *得到变换的中心点
     7 area_center (SelectedRegions, Area, Row, Column)
     8 dev_set_draw ('margin')
     9 
    10 *hom_mat2d_translate中的两个参数的意思是:Tx和Ty分别代表Row方向和Column方向的平移量
    11 dev_display (Image)
    12 disp_cross (3600, Row, Column, 10, 40)
    13 hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)
    14 hom_mat2d_translate (HomMat2DIdentity,30, 150, HomMat2DTranslate)
    15 affine_trans_region (Region, RegionAffineTrans, HomMat2DTranslate, 'nearest_neighbor')
    16 
    17 *hom_mat2d_rotate中的三个参数的意思是:旋转角度(逆时针为正,弧度制),旋转中心的row和column值
    18 dev_display (Image)
    19 disp_cross (3600, Row, Column, 10, 40)
    20 hom_mat2d_rotate (HomMat2DIdentity, rad(20), Row, Column, HomMat2DRotate)
    21 affine_trans_region (Region, RegionAffineTrans, HomMat2DRotate, 'nearest_neighbor')
    22 
    23 *hom_mat2d_scale中的四个参数的意思是:Sx和Sy分别代表Row方向和Column方向的缩放系数,缩放中心的row和column值
    24 dev_display (Image)
    25 disp_cross (3600, Row, Column, 10, 40)
    26 hom_mat2d_scale (HomMat2DIdentity, 2.0, 1.05, Row, Column, HomMat2DScale)
    27 affine_trans_region (Region, RegionAffineTrans, HomMat2DScale, 'nearest_neighbor')

    效果分别如下:

     

     

     

    有时候,并不需要创建初始化矩阵也可以执行仿射变换,例如vector_angle_to_rigid算子就是如此。

    vector_angle_to_rigid( : : Row1, Column1, Angle1, Row2, Column2, Angle2 : HomMat2D)

    该算子意思是:先将图像旋转,旋转角度为(Angle2 - Angle1) (逆时针为正),旋转中心坐标是(Row1, Column1)。再将原图的点(Row1, Column1)一一对应移到点 (Row2, Column2)上,移动的row和column方向的位移分别是( Row2 - Row1)、( Column2 - Column1),
     

    如果Row1 = Row2, Column1 = Column2,那么就完整等价于旋转变换。可以执行下面的程序感受一下:

     1 read_image (Image, 'hogn-1.jpg')
     2 Row := 100
     3 Column := 200
     4 dev_display (Image)
     5 
     6 
     7 for Index := 1 to 150 by 1  
     8     vector_angle_to_rigid (Row, Column, 0, Row, Column, rad(10), HomMat2D)
     9     disp_cross (3600, 100, 200, 10, 40)
    10     affine_trans_image (Image, ImageAffinTrans, HomMat2D, 'nearest_neighbor', 'false')
    11     copy_image (ImageAffinTrans, Image) 
    12 endfor

    可以将vector_angle_to_rigid理解为同时执行旋转变换和平移变换。最难弄明白的是旋转中心是什么?下面的程序可以说明如果先旋转后平移,那么旋转中心是(Row1, Column1),而不是 (Row2, Column2)。(如果先平移后旋转,那么结论刚好相反,大家可以试试)

     1 read_image (Image, 'hogn-1.jpg')
     2 Row1 := 100
     3 Column1 := 100
     4 
     5 Row2 := 100
     6 Column2 := 200
     7 dev_display (Image)
     8 *用vector_angle_to_rigid实现缩放、平移
     9 vector_angle_to_rigid (Row1, Column1, 0, Row2, Column2, rad(10), HomMat2D)
    10 affine_trans_image (Image, ImageAffinTrans, HomMat2D, 'nearest_neighbor', 'false')
    11 
    12 *分两步依次执行缩放、平移
    13 hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)
    14 hom_mat2d_rotate (HomMat2DIdentity, rad(10) - 0, Row1, Column1, HomMat2DRotate)
    15 hom_mat2d_translate (HomMat2DRotate,Row2 - Row1, Column2 - Column1, HomMat2DTranslate)
    16 *观察图像ImageAffinTrans和ImageAffinTrans_2能够完全重合
    17 affine_trans_image (Image, ImageAffinTrans_2, HomMat2DTranslate, 'nearest_neighbor', 'false')
    18 
    19 disp_cross (3600, Row1, Column1, 10, 40)

    vector_angle_to_rigid最常用到的场合一般是模板匹配之类的算法场合,通常用在find_shape_model等算子后面。

    下面用一个例子说明一下仿射变换的综合应用,即当图片旋转90°时,想办法变换Region使之能够翻转到对应的位置。

    将图片顺时针翻转90°的方法可以是:rotate_image (image, ImageRotate, -90, 'constant')。

    但其实它不仅经过了旋转变换、还进行了平移变换,最明显的证据就是:翻转前后的图像,他们的中心点坐标不一样。完整程序如下:

     1 read_image (image, 'C:/Users/happy xia/Desktop/dynPic.png')
     2 binary_threshold (image, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold)
     3 dev_set_draw ('margin')
     4 connection (Region, ConnectedRegions)
     5 select_shape_std (ConnectedRegions, SelectedReg, 'max_area', 70)
     6 area_center (image, Area, Row, Column)
     7 
     8 rotate_image (image, ImageRotate, -90, 'constant')
     9 area_center (ImageRotate, Area2, Row2, Column2)
    10 
    11 hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)
    12 hom_mat2d_rotate (HomMat2DIdentity, -rad(90), Row, Column, HomMat2DRotate)
    13 hom_mat2d_translate (HomMat2DRotate,Row2 - Row, Column2 - Column, HomMat2DTranslate)
    14 
    15 affine_trans_region (SelectedReg, RegionAffineTrans, HomMat2DTranslate, 'constant')

    该算法顺利达到了目的——图像翻转以后,原先生成的Region也翻转到了对应的位置。

    注意:用rotate_image 算子旋转图像时,如果旋转角度不是0°、90°、180°、270°等角度,那么图像其实只做了旋转变换,而没有进行平移变换。

    展开全文
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  • 仿射变换和透视变换

    2021-10-21 11:41:23
    最近对场景图片做一些研究和矫正,所以对仿射变换和透视变换有些了解,然后把自己的使用过程分享如下 1.仿射变换 作用:提高识别的效果;如:在ocr字符识别的第一步会将文字区域进行矫正; 实施该方法的前提:有...
  • 利用vs2013与opencv2.4.9将照片进行不同角度仿射变换,有图有真相
  • Halcon 几何变换之仿射变换

    千次阅读 2019-11-22 20:47:06
    几何变换包括仿射变换、投影变换、图像变换以及极坐标变换。不同的资料可能会有不同的划分。它们具体的数学表达感性趣的可以自己查找。这里只描述Halcon的仿射变换运用。 Halcon中的放射变换常用的两种方式:旋转...
  • 仿射变换和射影变换

    万次阅读 2017-03-22 19:20:08
    平移变换数学公式: 旋转变换数学公式: 缩放变换数学公式: 错切变换数学公式: ...刚性变换:只由平移变换和旋转变换组成。...仿射变换保持二维图形的“平直性”和“平行性”,但是角度会改变。 “平直性”:变
  • 仿射变换

    2019-11-19 21:42:18
    1.仿射变换有:平移、旋转、缩放、斜切。 2.要进行仿射变换,必须先获取变换矩阵。要获取变换矩阵,必须先获取特征点坐标、角度等信息,几何匹配和bolb是获取特征点的高效方法...4.根据特征点、角度计算仿射变换矩阵...
  • 仿射变换和透射变换

    2021-02-28 18:43:15
    参考链接:http://blog.csdn.net/u012380663/article/details/43273527http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/26471527序言在图像处理中,对图像进行二维变换有仿射变换(Affine Transformation),透视...
  • opencv仿射变换

    千次阅读 2021-12-08 09:04:28
    1、获取仿射矩阵 (1)getAffineTransform //设置原图像与目标图像上三点计算矩阵 Mat A=getAffineTransform(const Point2f* src, const Point2f* dst) 参数const Point2f* src:原图的三个固定顶点 参数const ...
  • 仿射变换是在几何上定义为两个向量空间之间的一个仿射变换或者仿射映射,由一个非奇异的线性变换(运用一次函数进行的变换)接上一个平移变换组成。 在有限维的情况,每个仿射变换可以由一个矩阵A和一个向量b给出,它...
  • Halcon——仿射变换

    2021-02-20 01:37:22
    文章目录仿射变换 & 透视变换仿射变换平移缩放翻转旋转斜切 仿射变换 & 透视变换仿射变换 仿射变换,又称仿射映射,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。数学...
  • halcon仿射变换

    2021-03-16 20:44:29
    仿射变换是一种特殊投影变换,是几何变换,对图像的形状发生变换,变换到标准位置,在标准位置进行测量或者识别。 1.仿射变换有:平移、旋转加粗样式、缩放、斜切。...4.根据特征点、角度计算仿射变换矩阵 hom_mat2d
  • 图像的仿射变换

    2022-04-26 19:03:10
    常见的图像映射关系有缩放、翻转、仿射变换、透视、重映射。 1.缩放   在OpenCV中提供函数cv2.resize()实现对图像的缩放,该函数的具体形式如下: dst = cv2.resize( src, dsize[, fx[, fy[, interpolation]]] ) ...
  • 本文是老猿关于仿射变换的原理、概念以及OpenCV-Python实现额的导览式文章,通过本文作为入口,读者可以非常快速的理解仿射变换的相关知识以及开发应用。
  • 几何空间变换是图像处理中的最基础的算法,主要包括图像的旋转,平移,缩放,偏移,组合变换等等,在冈萨雷斯的数字图像处理第三版的第二章就做了相关介绍,最常用的空间坐标变换之一就是仿射变换。虽然仿射变换很...
  • 如果设置旋转角度angle为0,缩放系数为0.6,则可以实现图像的缩放,案例代码如下: import cv2 img = cv2.imread('src.jpg') rows, cols, channels = img.shape #获取仿射变换矩阵 M = cv2.getRotationMatrix2D(...
  • OpenCV 仿射变换

    千次阅读 2021-04-23 20:25:29
    仿射变换中,原图中所有的平行线在结果图像中同样平行。为了创建这个矩阵需要从原图像中找到三个点以及他们在输出图像中的位置。然后cv2.getAffineTransform 会创建一个 2x3 的矩阵,最后这个矩阵会被传给函数 cv2....
  • 仿射
  • 仿射变换介绍

    2021-06-20 14:30:18
    仿射变换,又称仿射映射,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。

空空如也

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仿射变换角度