图像几何变换是指对图像进行缩放、平移、旋转、仿射变换、偏移变换等。首先明确一点,图像是以矩阵存储的,所以对图像的操作即是对矩阵的操作,对图像的平移、旋转、变换等就是对矩阵的平移、旋转、变换。 我们知道在线性代数中,要使得矩阵X变换到矩阵Y,需要一个变换矩阵设为M,偏移量设为B,可以用公式表示: 一下为常...
这是前向映射,在缩放的过程改变了图像的大小,使用前向映射会出现映射重叠和映射不完全的问题,所以这里更关系的是向后映射,也就是输出图像通过向后映射关系找到其在原图像中对应的像素。 向后映射关系: 2.2 基于OpenCV的缩放实现 在图像缩放时,首先要计算缩放后图像的大小,设 newWidth,newHeight为缩放后的图像的宽...
那什么是图像的仿射变换,如下图所示,图1中的点1, 2 和 3 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,通过这样两组三点(感兴趣点)求出仿射变换, 接下来我们就能把仿射变换应用到图像中所有的点中,就完成了图像的仿射变换。 在OpenCV中,仿射变换的矩阵是一个2×3的矩阵,M = \left[\be...
首先构造3组三角顶点坐标,代入 getAffineTransform() 得到仿射变换的矩阵;再用 getRotationMatrix2D() 构造相似变换的矩阵; 然后,warpAffine() 求解经过相似变换和仿射变换的图像;最后,显示对比变换后的目标图像 #include"opencv2/imgproc.hpp"#include"opencv2/imgcodecs.hpp"#include"opencv2/highgui.hpp"usingname...
图像的几何变换从原理上看主要包括两种:基于2×3矩阵的仿射变换(平移、缩放、旋转和翻转等)、基于3×3矩阵的透视变换。 仿射变换 基本的图像变换就是二维坐标的变换:从一种二维坐标(x,y)到另一种二维坐标(u,v)的线性变换: 如果写成矩阵的形式,那就是: ...
opencv中图像翻转变换的API :cv2.flip(img, flipcode) 函数功能:实现图像的水平翻转、垂直翻转、水平+垂直翻转 img:要操作的图像对象 flipcode: flipcode=0 表示绕x轴翻转;flipcode=任意正整数,比如1,2,3,表示绕y轴翻转;flipcode=任意负整数,比如-1,-2,-3,表示绕x轴和y轴同时翻转; ...
在OpenCV中,可以使用cv2.warpAffine()函数来实现图像的几何变换,包括旋转和平移。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用OpenCV来实现图像的旋转和平移: import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 获取图像的高度和宽度 height, width = image.shape[:2] # 定义旋转角度 ...
OPENCV函数:仿射变换(afftine transformation)来实现 warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None, borderValue=None) src: 输入图像 M: 变换矩阵 (2X3) dsize: 指定图像输出尺寸 dst: 输出图像,尺寸由dsize指定,图像类型与原图像一致 ...
目录: 1.resize/transpose/flip 2.2.仿射变换(线性变换): 包括 平移、缩放、旋转、倾斜、翻转/镜像 3.透视变换(非线性变换): 一般用于矫正变形的图像 4.形态学操作:膨胀/腐蚀/开/闭/梯度/礼帽/黑帽 一、resize/transpose/flip 函数: 1.图片缩放——resize(): 2.转置——t
在OpenCV-Python中,图像旋转是常见的几何变换之一。下面我们将介绍几种常用的图像旋转方法:cv.warpAffine、cv.getRotationMatrix2D、cv.rotate和np.rot90。1. cv.warpAffinecv.warpAffine是一个用于执行仿射变换的函数,其中包括旋转操作。该函数接受三个参数:输入图像、变换矩阵和输出图像。变换矩阵可以通过cv.getRotation...