在这里图像扭曲使用了双线性插值 定义一个和原图像大小相同的Mat矩阵,初始化为0,用来接受赋值输出。这个 找到图像的中心点,xm,ym 然后对图像的像素点进行遍历处理 这里使用了图像的归一化和还原用来消除数据之间的影响 归一化在-1~+1之间是统计的坐标分布 归一化: double X = x / ((row - 1) / 2.0) - ...
1.旋转:cv::rotate 2.镜像:cv::flip rotate(InputArray src, OutputArray dst, int rotateCode); src:输入图像 dst:输出图像 rotateCode: ROTATE_180,顺时针180° ROTATE_90_CLOCKWISE,顺时针90° ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE,逆时针90° 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. flip(InputArray src, OutputArray dst,...
很多博客是用 n x n 的方形图像做测试,旋转前后的图像中心点没有变化, 也就是纯粹的旋转,结果确实正确 如果测试图像换成长方形的, 例如 100 x 200 的尺寸,需要考虑: 结果图的尺寸, 是原图尺寸颠倒过来: (w, h) -> (h, w) 图像中心点发生了平移: (w/2, h/2) -> (h/2, w/2), 需要手动改...
在做图像处理时,需用做图像旋转 90°、180°、270° 的操作,OpenCV 中可通过 cv::flip 和 cv::transpose 来配合实现(注意:这俩函数只能实现 90°、180°、270° 的旋转,无法实现任意角度,任意角度可使用 warpAffine); flip 函数原型: /** * 实现图像的翻转 * @param src 输入的源图像 * @param dst 输...
这种直角的旋转,个人理解不涉及到一些插值的东西,只是像素坐标变换 示例图图像: 逆时针旋转90度: 计算好旋转后各像素点的位置,映射过去就行 就像图像中黄色的点,逆时针旋转90度之后是图像的原点 opencv python(numpy)实现: import cv2 import numpy as np ...
OpenCV中支持图像旋转的函数有两个,一个是直接支持旋转的函数,但是它支持的是90,180,270这样的特殊角度旋转。 void cv::rotate (InputArray src,OutputArray dst,int rotateCode) 其中rotateCode参数必须为: ROTATE_180,ROTATE_90_CLOCKWISEROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE ...
做图像增强的时候发现cv2.transpose不仅使图像旋转90°,还顺便自动做了一个镜像对称如果只想做旋转不要对称的话 建议使用np.rot90
OpenCV中支持图像旋转的函数有两个,一个是直接支持旋转的函数,但是它支持的是90,180,270这样的特殊角度旋转。 voidcv::rotate (InputArraysrc,OutputArraydst,introtateCode) 其中rotateCode参数必须为: ROTATE_180,ROTATE_90_CLOCKWISEROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE ...
采用同样的方法将图像逆时针旋转90度,然后展示出来 #18-20: 在第18行我们使用了:imutils这个自己写的库,然后调用了rotate()方法。第一个参数是需要操作的图像,第二个参数是要旋转的度数。 1.2 自写的函数库 在imutils.py中我们自定义rotate函数 def rotate(image, angle, center=None, scale=1.0): #1 ...
OpenCV中支持图像旋转的函数有两个,一个是直接支持旋转的函数,但是它支持的是90,180,270这样的特殊角度旋转。 代码语言:javascript 复制 voidcv::rotate(InputArray src,OutputArray dst,int rotateCode) 其中rotateCode参数必须为: 代码语言:javascript 复制 ...