opencv 仿射变换矩阵 1. 仿射变换矩阵的概念 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”(即直线经过变换后仍然是直线)和“平行性”(即平行线经过变换后仍然是平行线)。仿射变换矩阵是一个2x3的矩阵,用于描述这种变换。
scr:变换操作的输入图像 M:仿射变换矩阵,2行3列 dsize: 输出图像的大小,二元元组 (width, height) dst:变换操作的输出图像,可选项 flags:插值方法,整型(int),可选项 cv2.INTER_LINEAR:线性插值,默认选项 cv2.INTER_NEAREST:最近邻插值 cv2.INTER_AREA:区域插值 cv2.INTER_CUBIC:三次样条插值 cv2.INTER_LANCZO...
等式右边就是仿射变换矩阵,是由原图像平移,旋转,放缩,错切之后得来的。 在书上往往将仿射变换和透视变换放一起讲,这两者各是什么呢? 在刚学仿射变换和透视变换时,我是有些分不清的。印象最深刻的就是下图: 可以看到,仿射变换(下)是将矩形变换成平行四边形(即变换后各边依旧平行),而透视变换(上)可以变换成...
在做2D图形引擎时,仿射变换是非常重要的点,图形的旋转等各种表现都需要通过仿射变换来完成,比如在显示列表树中,父节点旋转了,那么子节点在计算显示时也要叠加上父节点的变换矩阵,这是叠加矩阵。还有计算2D空间内的点在经过仿射变换的图形中的位置、鼠标是否点在经过仿射变换过的矩形中,等等都是需要仿射变换来完成计算。
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仿射变换矩阵,是由原图像平移,旋转,放缩,错切之后得来的,即 如果用2*2的矩阵和2D坐标表示,无法将平移和其他操作一起运算,那么需要“升维” 引入“齐次坐标”,将图像从平面2D坐标变成3D坐标 把缩放,旋转,平移等变换都统一起来,都表示成一连串的矩阵相乘的形式,保证了形式上的线性一致...
在OpenCV中,仿射变换矩阵是通过2x3的矩阵来表示的。这个矩阵可以用来描述仿射变换,包括平移、旋转、缩放等操作。 仿射变换矩阵可以表示为: \[T = \begin{bmatrix} a & b & t_x \\ c & d & t_y \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}\] 其中, * \(a\) 和 \(d\) 控制缩放 * \(b\) 和 \(c...
一种变换,可以用矩阵乘法(线性变换)和向量加法(平移)的形式来表示。 由上可知,我们可以用仿射变换表示: 旋转(线性变换) 平移(向量加法) 尺度操作(线性变换) 你可以看到,本质上,仿射变换表示两个图像之间的关系。 通常表示仿射变换的方法是使用2×3矩阵。
总之,仿射变换是通过线性变换矩阵将图像进行平移、旋转、缩放和剪切等操作的技术,它可以在图像处理中实现多种形式的变换和调整。 2, OpenCV中的仿射变换实现 在OpenCV中,仿射变换的实现非常简单,我们可以使用 cv2.getAffineTransform()函数等获取仿射变换的矩阵,并通过 cv2.warpAffine()函数应用变换。