精华内容
下载资源
问答
  • matRotate = cv2.getRotationMatrix2D((height*0.5,width*0.5),45,1)# mat rotate 1 center 2 angle 3 scale #src 3->dst 3 (左上角 左下角 右上角) matSrc = np.float32([[0,0],[0,height-1],[width-1,0]])...
    matRotate = cv2.getRotationMatrix2D((height*0.5,width*0.5),45,1)# mat rotate 1 center 2 angle 3 scale
    
    #src 3->dst 3 (左上角 左下角 右上角)
    matSrc = np.float32([[0,0],[0,height-1],[width-1,0]])
    matDst = np.float32([[50,50],[300,height-200],[width-300,100]])
    #组合
    matAffine = cv2.getAffineTransform(matSrc,matDst)# mat 1 src 2 dst
    
    dst = cv2.warpAffine(img,matAffine,(width,height))
    
    展开全文
  • 在前面实现了平移和缩放,还有一种常用的坐标变换,那就是旋转。比如拍摄的照片上传到电脑里,...旋转的操作都是使用角度方式来计算,因此要使用中学的知识—三角函数sin和cos等,如果对这些知识忘记了,可以回去复习一
  • 图像img的像素为534*300,img.shape = (300, 534, 3)。 需要引入: import cv2 as cv import numpy as np ...img.shape得到的(300, 534, 3),前者300是高度,y轴的值...cv2.warpAffine() 仿射变换(从二维坐标到二维

    图像img的像素为534*300,img.shape = (300, 534, 3)。

    需要引入:

    import cv2 as cv
    import numpy as np

    img.shape得到的(300, 534, 3),前者300是高度,y轴的值,后者534是宽度,x轴的值,这一点有些不同。

    图像的xy轴,是以图像左上角顶点为(0, 0)原点,类似于css。从顶点沿宽度向右是x正轴,沿高度向下是y正轴。

    一、平移变换

    cv2.warpAffine()   仿射变换(从二维坐标到二维坐标之间的线性变换,且保持二维图形的“平直性”和“平行性”。仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现,包括平移,缩放,翻转,旋转和剪切)
        参数:
            img: 图像对象
            M:2*3 transformation matrix (转变矩阵)
            dsize:输出矩阵的大小,注意格式为(cols,rows)  即width对应cols,height对应rows
            flags:可选,插值算法标识符,有默认值INTER_LINEAR,
                   如果插值算法为WARP_INVERSE_MAP, warpAffine函数使用如下矩阵进行图像转dst(x,y)=src(M11*x+M12*y+M13,M21*x+M22*y+M23)
            borderMode:可选, 边界像素模式,有默认值BORDER_CONSTANT 
            borderValue:可选,边界取值,有默认值Scalar()即0

    下面的M矩阵表示向x轴正方向(向右)移动200像素,向y轴负方向(向上)移动100像素。

    # 创建转变矩阵
    M = np.float32([[1, 0, 200], [0, 1, -100]])
    # 使用warpAffine()方法执行变换
    img = cv.warpAffine(img, M, (500, 300))
    # 展示图片
    cv.imshow("img", img)
    cv.waitKey(0)

    二、缩放变换

    缩放变换的转变矩阵与平移变换的转变矩阵是一样的。

    M是一个2*3矩阵,[[1, 0, 100], [0, 1, 200]]。

    从左到右看,第一个“1”代表x轴(长度)是原来的几倍,“100”表示将原图沿x轴如何移动。

    第二个“1”表示y轴(宽度)是原来的几倍,“100”表示将原图沿y轴如何移动。

    下面的操作表示将原图放大1.5倍。

    # 创建转变矩阵
    M = np.float32([[1.5, 0, 0], [0, 1.5, 0]])
    # 执行变换,输出图片大小为500*400
    img = cv.warpAffine(img, M, (500, 400))
    # 展示图片
    cv.imshow("img", img)
    cv.waitKey(0)

    三、旋转变换

    通过getRotationMatrix2D()能得到转变矩阵M。

     cv2.getRotationMatrix2D()  返回2*3的转变矩阵(浮点型)
        参数:
            center:旋转的中心点坐标
            angle:旋转角度,单位为度数,证书表示逆时针旋转
            scale:同方向的放大倍数

    我们以图片的左上角(0,0)原点为旋转中心,旋转30°。

    # 创建旋转转变矩阵
    M = cv.getRotationMatrix2D((0, 0), 30, 1)
    # 执行转变
    img = cv.warpAffine(img, M, (500, 300))
    
    cv.imshow("img", img)
    cv.waitKey(0)

    四、三点定位,仿射变换矩阵的计算,cv2.getAffineTransform()

    通过图片变换前后的三组坐标定位,和cv2.getAffineTransform()方法,可以计算出我们需要的仿射变换矩阵M。

    该方法可以一定程度上代替上面三个方法,同时实现旋转、平移和缩放。

    getAffineTransform()等同于将平移,旋转和缩放的变换矩阵相乘,最后都会获得仿射变换矩阵。

    cv2.getAffineTransform()  返回2*3的转变矩阵
          参数:
              src:原图像中的三组坐标,如np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]])
              dst: 转换后的对应三组坐标,如np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]])
    

    img原图的四个角的坐标为[0, 0] , [534, 0], [0,300], [534, 300]。(此处为[x, y] 坐标形式,不同于shape)

    # 原图像中的三组坐标
    pts1 = np.float32([[0, 0] , [534, 0], [534, 300]])
    # 转换后的三组对应坐标
    pts2 = np.float32([[300, 0], [300, 534], [0, 534]])
    # 计算仿射变换矩阵
    M = cv.getAffineTransform(pts1, pts2)
    # 执行变换
    img = cv.warpAffine(img, M ,(300, 534))
    

    二维仿射变换总结:我们可以发现,上面的所有仿射变换矩阵M都是一个2*3的矩阵,而用来进行变换的方法都是同一个cv2.warpAffine()

    下面是三维仿射变换

    五、透视变换(三维)

    四、三点定位,仿射变换矩阵的计算类似,三维的仿射变换矩阵需要四组坐标来进行定位。

    与之前不同的是,我们需要使用另外两个方法getPerspectiveTransform()和warpPerspective(),仿射变换矩阵M变成了3*3矩阵。

    cv2.getPerspectiveTransform()   返回3*3的转变矩阵
            参数:    
                src:原图像中的四组坐标,如 np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]])
                dst: 转换后的对应四组坐标,如np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]])
    
                
            cv2.warpPerspective()
            参数:    
                src: 图像对象
                M:3*3 transformation matrix (转变矩阵)
                dsize:输出矩阵的大小,注意格式为(cols,rows)  即width对应cols,height对应rows
                flags:可选,插值算法标识符,有默认值INTER_LINEAR,
                       如果插值算法为WARP_INVERSE_MAP, warpAffine函数使用如下矩阵进行图像转dst(x,y)=src(M11*x+M12*y+M13,M21*x+M22*y+M23)
                borderMode:可选, 边界像素模式,有默认值BORDER_CONSTANT 
                borderValue:可选,边界取值,有默认值Scalar()即0

    我们将img图片的左上角和右上角往“里”缩一缩,同时左下角和右下角位置不变。

    # 原图的四组顶点坐标
    pts3D1 = np.float32([[0, 0], [534, 0], [0, 300], [534, 300]])
    # 转换后的四组坐标
    pts3D2 = np.float32([[100, 100], [434, 100], [0, 300], [534, 300]])
    # 计算透视放射矩阵
    M = cv.getPerspectiveTransform(pts3D1, pts3D2)
    # 执行变换
    img = cv.warpPerspective(img, M, (550, 400))

    展开全文
  • 1、C++仿射变换中主要涉及到2个函数:getAffineTransform() 和warpAffine() 2、粗略的理解:getAffineTransform()是用来求得仿射变换矩阵的;而warpAffine()是用来对原图像进行仿射变换的,从而得到目标图像。 3、...

    1、C++仿射变换中主要涉及到2个函数:getAffineTransform() 和warpAffine()

    2、粗略的理解:getAffineTransform()是用来求得仿射变换矩阵的;而warpAffine()是用来对原图像进行仿射变换的,从而得到目标图像。

    3、详解getAffineTransform函数。

    函数作用:用于生成仿射变换矩阵

    (1)一个任意的仿射变换都可以表示为:乘以一个矩阵(线性变换),加上一个向量(平移)

    (2)仿射变换可以用来表示的操作有:旋转(线性变换),平移(向量加),缩放操作(线性变换)

    (3)仿射变换表示的是两幅图像之间的关系

    4、如何求得一个仿射变换?

    应用情况有2种:

    (1)已知输入矩阵x和目标矩阵T,求得他们之间的联系M.即求二者之间的仿射变换矩阵,使用Mat getAffineTransform(InputArray src, InputArray dst)函数

    (2)已知输入矩阵x和转换的关系M,求转换后的矩阵T,只需要应用公式:T=Mx即可。

    形象化表示说明4中(1)的情况:

    上图中,点1, 2 和 3 (在图一中形成一个三角形) 与图二中三个点一一映射, 仍然形成三角形, 但形状已经大大改变. 如果我们能通过这样两组三点求出仿射变换 (你能选择自己喜欢的点), 接下来我们就能把仿射变换应用到图像中所有的点。

    C++调用形式:

    cv::Mat getAffineTransform(InputArray src, InputArray dst)

    InputArray src:表示输入的三个点

    InputArray dstL:表示输出的三个点

    应用上述函数,从而获取变换矩阵。

    5、C++ opencv例子展示

    #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
    #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
    #include <iostream>
    #include <stdio.h>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    /// 全局变量
    char* source_window = "Source image";
    char* warp_window = "Warp";
    char* warp_rotate_window = "Warp + Rotate";
    
    /** @function main */
    int main()
    {
    	Point2f srcTri[3];
    	Point2f dstTri[3];
    
    	Mat rot_mat(2, 3, CV_32FC1);
    	Mat warp_mat(2, 3, CV_32FC1);
    	Mat src, warp_dst, warp_rotate_dst;
    
    	/// 加载源图像
    	src = imread("D:/VS_workspace/GlobalMatting/image/1.png", 1);
    
    	/// 设置目标图像的大小和类型与源图像一致
    	warp_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
    	warp_mat = getAffineTransform(srcTri, dstTri);
    
    	/// 对源图像应用上面求得的仿射变换
    	warpAffine(src, warp_dst, warp_mat, warp_dst.size());
    
    	/** 对图像扭曲后再旋转 */
    
    	/// 计算绕图像中点顺时针旋转50度缩放因子为0.6的旋转矩阵
    	Point center = Point(warp_dst.cols / 2, warp_dst.rows / 2);
    	double angle = -50.0;
    	double scale = 0.6;
    
    	/// 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(warp_dst, warp_rotate_dst, rot_mat, warp_dst.size());
    
    	/// 显示结果
    	namedWindow(source_window, cv::WINDOW_AUTOSIZE);
    	imshow(source_window, src);
    
    	namedWindow(warp_window, cv::WINDOW_AUTOSIZE);
    	imshow(warp_window, warp_dst);
    
    	namedWindow(warp_rotate_window, cv::WINDOW_AUTOSIZE);
    	imshow(warp_rotate_window, warp_rotate_dst);
    
    	
    	waitKey(0);
    
    	return 0;
    }

    运行结果展示:

    分别为原图,经过仿射变换后的图,经过仿射变换+旋转的图

        

    本文参考链接为:http://www.voidcn.com/article/p-qqsmmixp-bek.html

    感谢作者的详细分享。

    展开全文
  • OpenCV仿射变换

    2020-12-31 15:16:12
    仿射变换 仿射变换,是指在几何中,一个向量空间进行一次线型变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间的过程。它保持了二维图形的“平直性”(直线经过变换之后仍然是直线)和“平行性”(直线经过变换之后仍然是...

    仿射变换

    仿射变换,是指在几何中,一个向量空间进行一次线型变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间的过程。它保持了二维图形的“平直性”(直线经过变换之后仍然是直线)和“平行性”(直线经过变换之后仍然是直线,且直线上点的相对位置不变)。

    一个任意的仿射变换都能表示为乘以一个矩阵(线型变换)然后再加上一个矩阵(平移)的形式。

    仿射变换变换主要有三种:

    • 旋转
    • 平移
    • 缩放

    仿射变换表示的是两幅图像之间的一种映射关系,通常使用2*3的矩阵来表示仿射变换。

    假如使用矩阵A和B对二维向量X做进行变换,可以表示为以下两种方式:

    即:

    仿射变换的求法

    放射变换表示的是两幅图像之间的一种联系,这种联系信息大值可以从以下两种场景获得:

    1. 已知X和T,而且已知它们是联系的,根据X和T可以求出矩阵M。
    2. 已知M和X,想得到T。只要应用算式T=MX,对于这种联系信息可以用矩阵M清晰的表达,也可以用两幅图像点之间的关系表达。

    OpenCV仿射变换相关函数一般涉及到warpAffine和getRotationMatrix2D这两个函数:

    • 使用warpAffine函数实现一些简单的重映射。
    • 使用getRotationMatrix2D获得旋转矩阵。

    进行仿射变换warpAffine()函数

    warpAffine函数的作用时根据以下公式实现图像的仿射变换。

    函数原型:

    warpAffine(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=Scalar())
    
    
    • 第一个参数:InputArray类型的src,输入图像,Mat类型的对象即可。
    • 第二个参数:输出图像,需和输入图像有相同的尺寸和类型。
    • 第三个参数:2*3的变换矩阵。
    • 第四个参数:Size类型的dsize,表示输出图像的尺寸。
    • 第五个参数:int类型的flags,插值方法的表标识符。主要有INTER_NEAREST(最近邻插值)、INTER_LINEAR(默认的线性插值)等。
    • 第六个参数:int类型的borderMode,边界像素模式,默认值为BORDER_CONSTANT。
    • 第七个参数:在恒定边界情况下的取值,默认是Scalar(),即0

    计算二维旋转变换矩阵:getRotationMatrix2D()函数

    getRotationMatrix2D()函数用于计算二维旋转变换矩阵,变换会将旋转中心映射到它自身。

    函数原型:

    Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double,angle, double scale)

    参数详解:

    • 第一个参数:Point2f类型的center,表示图像的旋转中心。
    • 第二个参数:double类型的angle,旋转角度,角度为正值表示逆时针旋转,坐标原点是左上角。
    • 第三个参数:double类型的scale,缩放系数。

    此函数用来计算以下矩阵:

    其中:

    代码示例:

     

    输入:

    #include <iostream>
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <opencv2/core/core.hpp>
    #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    int main() {
    
    //    定义两组点,表示两个三角形
    //    vector<Point2f>srcTriangle[3];
        Point2f srcTriangle[3], dstTriangle[3];
        cout << srcTriangle << endl;
    //    定义一些Mat变量
        Mat rotMat(2, 3, CV_32FC1);
        Mat warpMat(2, 3, CV_32FC1);
    
        Mat srcImage;
        srcImage = imread("/Users/dwz/Desktop/cpp/1.jpg");
    
        Mat dstImageWarp, dstImageWarpRot;
        dstImageWarp = Mat::zeros(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());
    
    //    设置源图像和目标图像的三注意点以进行仿射变换
        srcTriangle[0] = Point2f(0, 0);
        srcTriangle[1] = Point2f(static_cast<float>(srcImage.rows-1), 0);
        srcTriangle[2] = Point2f(0, static_cast<float>(srcImage.cols-1));
    
        dstTriangle[0] = Point2f(static_cast<float>(srcImage.rows*0.0), static_cast<float>(srcImage.cols*0.33));
        dstTriangle[1] = Point2f(static_cast<float>(srcImage.rows*0.65), static_cast<float>(srcImage.cols*0.35));
        dstTriangle[2] = Point2f(static_cast<float>(srcImage.rows*0.15), static_cast<float>(srcImage.cols*0.6));
    
    //    求得仿射变换
        warpMat = getAffineTransform(srcTriangle, dstTriangle);
    //    对源图像进行刚才得到的仿射变换
        warpAffine(srcImage, dstImageWarp, warpMat, dstImageWarp.size());
        imwrite("warp.jpg", dstImageWarp);
    
    //    对图像进行缩放后再旋转
    //    计算绕图像中心点顺时针旋转50度缩放因子为0.6的旋转矩阵
        Point_<int> center=Point(dstImageWarp.rows/2, dstImageWarp.cols/2);
        double angle = -30.0, scale = 0.8;
    //    通过上面的参数得到旋转矩阵
        rotMat = getRotationMatrix2D(center,angle, scale);
    //    对图像进行旋转
        warpAffine(dstImageWarp, dstImageWarpRot,rotMat, dstImageWarp.size());
        imwrite("warp_rot.jpg", dstImageWarpRot);
    
    
        return 0;
    }
    

    输出:

    affine

    affine+rotation

     

    展开全文
  • OpenCV仿射变换

    千次阅读 2019-02-28 22:22:03
    一 仿射变换 仿射变换是一种二维坐标之间的变换,变换前后...Opencv中有封装好的仿射变换函数: void warpAffine(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int bord...
  • 仿射变换 1) 用途 旋转 (线性变换),平移 (向量加).缩放(线性变换),错切,反转 2) 方法 仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换,它保持了二维图形的“平直性”(直线经过变换之后依然是直线)和“平行...
  • opencv仿射变换:平移,缩放和旋转

    千次阅读 2020-12-22 14:52:42
    仿射变换原理 仿射变换(Affine Transformation或 Affine Map),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的过程。它保持了二维图形的“平直性”(即:直线...
  • Opencv 仿射变换原理代码解析

    千次阅读 2019-05-22 09:19:33
    仿射变换原理 仿射变换是线性变换,有一张图可以很好地展示放射变换的效果 其实仿射变换是透视变换的一种特例,但是透视变换的自由度更高,3*3的矩阵表示,透视变换的自由度是8,而放射变换可以用2*3的矩阵表示,...
  • opencv 仿射变换和透视变换

    千次阅读 2018-05-15 10:09:13
    一、话说仿射变换和透视变换对于平面区域,有两种方式的几何转换:一种是基于2×3矩阵进行的变换,叫仿射变换;另一种是基于3×3矩阵进行的变换,叫透视变换或者单应性映射。关于仿射变换和透射变换的矩阵变换,这篇...
  • 本部分介绍了OpenCV-Python的getAffineTransform函数,并通过在图像上任选三个点指定为结果图像的左上角、左下角、右下角,从而实现原图像三个点圈定范围的子图像通过仿射变换实现整体放大。
  • OpenCV中正角度是逆时针的 可选择: 缩放因子 具体实现有两个步骤: 1、getRotationMatrix2D 获取旋转矩阵 Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale) 第一个参数,Point2f类型的...
  • OpenCV学习笔记】之仿射变换(Affine Transformation)

    万次阅读 多人点赞 2018-08-20 09:16:01
    图像的几何变换——拉伸、收缩、扭曲、旋转(stretch,shrink,distortion...仿射变换通常用单应性(homography)建模,利用cvWarpAffine解决稠密仿射变换,用cvTransform解决稀疏仿射变换仿射变换可以将矩形转换...
  • OpenCV仿射变换——旋转一、原理与数学推导1.1图示1.2公式推导:二、实现代码三、运行结果3.1图片效果:3.2仿射矩阵M 一、原理与数学推导 1.1图示 1、旋转前和旋转后位置关系图,θ是旋转的角度 2、首先需要平移一...
  • warpAffine OPENCV 仿射变换原理

    千次阅读 2018-06-09 15:58:49
    OpenCV中,目前并没有现成的函数直接用来实现图像旋转,它是用仿射变换函数cv::warpAffine来实现的,此函数目前支持4种插值算法,最近邻、双线性、双三次、兰索斯插值,如果传进去的参数为基于像素区域关系插值...
  • python+opencv三点仿射变换

    千次阅读 2019-02-26 15:56:27
    一张图来表明要实现的功能: 说明:将一张正正方方的矩形图转换成平行四边形(甚至不规则四边形)的操作。...三个点的坐标就是6个数字,我们把6个数字设置成自己想要的位置,就可以实现三点仿射变换。我...
  • 仿射变换可以用来平移图像: 进行仿射变换的图像与原图像相比,保持其平直性和平行性。 dst = cv2.warpAffine(src, m, dsize, flags, borderMode, bordervalue) 参数说明: src:原图 dst:结果图像 m:变换矩阵(2*3...
  • 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)。...
  • OpenCV 仿射变换

    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....
  • 1.关于opencv中角度问题,逆时针方向的角度为正角度,顺时针方向的角度为负角度。 并且角度的起始边是从垂直线开始,再到你的线的边。 我用的atan2计算的,但是怎么也不对。。 2.关于atan2 因为point类型中点,...
  • 在前面实现了平移和缩放,还有一种常用的坐标变换,那就是旋转。比如拍摄的照片上传到电脑里,再打开时发现人的头在下面脚在上,这样肯定看不了,那么就需要把这个照片旋转180度才可以接受。由于旋转变换,都是绕着...
  • 本节介绍了仿射变换的概念、类型、基本仿射变换矩阵、OpenCV-Python与仿射变换相关的主要函数及语法说明,并提供了两种不同方式实现的图像旋转和任选三个点将圈定子图放大的示例。通过阅读相关内容可以有助于大家...
  • 图像,也就是图像中的点坐标... 现在我用了个最简单的平移仿射做测试,就是x+100, y+50 我以(0,0)(100,0)(0,50)三点平移变换到(100,50)(200,50)(100,100)三点,那么正确的矩阵应该是1 0 100,0 1 50,则正确; ...
  • 其主要思路是先把图像二值化,得到一系列离散的前景像素点集合,然后利用轮廓的最小外接矩形函数,得到偏斜的矩形大小与角度,通过仿射变换完成校正。代码实现如下: int main() { Mat src, gray,dst; src = ...
  • opencv仿射变换

    千次阅读 2018-01-17 11:57:32
    图像几何变换之仿射变换 1:定义:仿射变换的功能是从二维坐标到二维坐标之间的线性变换,且保持二维图形的“平直性”和“平行性”(直线之间的相对位置关系保持不变,平行线经仿射变换后依然为平行线,且直线上点的...
  • 在现实的图像操作软件中,经常碰到的不是给出放大多少倍,而是由用户在软件的界面上选择多大的区域,或者选择几个点,那么这样情况下,怎么样来计算出变换矩阵呢?从前面知道变换矩阵是2X3的矩阵,说明有六个未知数...
  • OpenCV仿射变换--平移

    2020-10-30 21:45:14
    OpenCV仿射变换——平移 公式及原理 实现代码 #include<iostream> #include<opencv2/core.hpp> #include<opencv2/imgproc.hpp> #include<opencv2/highgui.hpp> int main() { cv::Mat src ...
  • 仿射变化的原理,使用及相关拓展的总结 仿射变换仿射变化的原理,使用及相关拓展的总结前言简单的例子原理提升拓展flags:插值方法...给大家详细讲一讲opencv里的仿射变换,也就是cv2.getAffineTransform和c...
  • 使用opencv对人脸图像进行仿射变换, 实现人脸对齐功能          人脸图像及68个面部关键点 仿射变换后人脸图像及关键点  ...仿射变换将原坐标(x, y)变换为新坐标(x', y')的计算方法:...Opencv仿射变换函数wa

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 4,553
精华内容 1,821
关键字:

opencv仿射变换函数