在图像处理领域,仿射变换是操作图像的一种基本方法,它通过保持直线和平行线的关系,将图像进行旋转、缩放、平移和剪切等变换。借助 Python 的 OpenCV 库,我们可以高效地实现这种变换,并利用其对图像的校正应用于各种场景,如图像纠正和目标检测。 什么是仿射变换? 仿射变换由一个 2x3 的矩阵表示,描述了如何将图像中的...
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...
[1] # 判断是OpenCV2还是OpenCV3 docCnt = None # 确保至少找到一个轮廓 if len(cnts) > 0: # 按轮廓大小降序排列 cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True) for c in cnts: # 近似轮廓 peri = cv2.arcLength(c, True) approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True) # ...
这段代码是使用OpenCV库对图像进行缩放的代码。它使用了不同的插值方法来进行图像的放大操作。 `cv.resize()` 函数用于调整图像的大小。第一个参数是输入图像 `im` ,第二个参数是目标图像的大小 `dim` 。 `dim` 是一个元组,包含了目标图像的宽度和高度。在这段代码中,目标图像的大小是原图像的宽度和高度分别...
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