对于图像数据来说,就是将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。或者说,几何变换不改变图像的像素值,只是在图像平面上进行像素的重新安排。 2、为什么要对图像进行几何变换? 对图像进行几何变换可以一定程度上的消除图像由于角度、透视关系、拍摄等原因造成的几何失真,进而造成计算机模型或者算法无法正确...
OpenCV实现图像变换(python)-仿射变换原理 一般对图像的变化操作有放大、缩小、旋转等,统称为几何变换,对一个图像的图像变换主要有两大步骤,一是实现空间坐标的转换,就是使图像从初始位置到终止位置的移动。二是使用一个插值的算法完成输出图像的每个像素的灰度值。其中主要的图像变换有:仿射变换、投影变换、极坐标变换...
M = [[a, b, c], [d, e, f]],则像素的变换公式为:X = x × a + y × b + cY = x × d + y × e + f其中x,y指原像素的x、y轴坐标。X,Y指变换后的X,Y坐标。 dsize 输出图像的尺寸。(不带放缩,增大的部分用黑色色素(0)填充) 这三个参数是常用的参数。其余参数建议使用默认值。
利用前述方程可以计算出一个新的集合C,新的集合表示融合以后的图像中这些点所在的坐标位置,新集合中每个元素表示一个点。在这个新的集合C运用Delaunay三角剖分,Delaunay三角剖分的结果是新的集合中所有点构成的三角形,三角剖分中每个元素暗示了构成一个三角形的三个点在C中的位置索引。以下是三角剖分的结果,每一行...
dsize:输出图像的尺寸大小; flags:插值方式,之前讲过; borderMode:边界类型,建议使用默认值; borderValue:边界值。 该函数返回值是一张图像。 该函数的核心是求解出来我们想要的仿射变换矩阵M。 M=[[a,b,c],[d,e,f]] 新图像的坐标原来的坐标原来的坐标新图像的x坐标=原来的x坐标∗a+原来的y坐标∗b...
使用OpenCV的图像旋转 其中c x 和c y 是图像旋转所沿的坐标。 OpenCV提供getRotationMatrix2D()函数来创建上述转换矩阵。 以下是创建二维旋转矩阵的语法: getRotationMatrix2D(center, angle, scale) getRotationMatrix2D()函数接受以下参数: center:输入图像的旋转中心 ...
上面的C代码可以求得(x, y)的最邻*插值坐标(u, v)。 最邻*插值几乎没有多余的运算,速度相当快,但是这种邻*取值的方法是很粗糙的,会造成图像的马赛克,锯齿等现象。 双线性插值法 双线性插值法,又称为双线性内插。在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行...
【1】几何变换(空间变换)简述 图像的几何变换,又称空间变换,是图形处理的一个方面,是各种图形处理算法的基础。它将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置,其实质是改变像素的空间位置,估算新空间位置上的像素值。 几何变换算法一般包括空间变换运算和插值算法。
OpenCV中的透视变换相关函数getPerspectiveTransform和warpPerspective 透视变换(Perspective Transformation)是将成像投影到一个新的视平面(Viewing Plane),也称作投影映射(Projective Mapping)。如图1,通过透视变换ABC变换到A’B’C’。透视变换是计算图像学和线性代数中的一个常用概念。 在视角转换中,我们可以改变给定图像或...
PS:函数cv2.warpAffine() 的第三个参数的是输出图像的大小,它的格式应该是图像的(宽,高)。应该记住的是图像的宽对应的是列数,高对应的是行数。 3.旋转cv2.getRotationMatrix2D() 对一个图像旋转角度θ,需要使用下面的旋转矩阵。 但OpenCVC允许在任意地方进行旋转,所以矩阵应该为 ...