仿射变换包含 平移、旋转、侧切、缩放等功能,其中 B 为平移项,其余功能由 A 矩阵表示。 仿射变换可以如下显示:平面中的任何平行四边形ABCD可以通过一些仿射变换映射到任何其他平行四边形A′B′C′D′。如果这些平行四边形的面积不是零,隐含的仿射变换就由两个平行四边形的(三个顶点)唯一定义。如果喜欢,你可以想象...
OpenCV致力于真实世界的实时应用,通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升,并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(Integrated Performance Primitives)得到更快的处理速度。 故而我们选择学习OpenCV,我们来一步步的学习OpenCV。 图像旋转与翻转 图像旋转 rotate函数语法 rotate(src, rotateCode, dst=None...
旋转所围绕的中心点 旋转角度,以度为单位(正值,对应于逆时针旋转) 调整图像大小的各向同性比例因子。这可以是一个浮点值。例如,值1.0将保持输出图像与源图像的大小相同。值为2.0将使生成的图像的大小是源图像的两倍 该函数返回2D旋转矩阵,该矩阵将在下一步中用于旋转图像。 Python # the above center is the ce...
首先给出实现流程,然后给出实现图像旋转的C循环实现和OpenCL C kernel实现。 1. 图像旋转原理 图像旋转是指把定义的图像绕某一点以逆时针或顺时针方向旋转一定的角度, 通常是指绕图像的中心以逆时针方向旋转。假设图像的左上角为(l, t), 右下角为(r, b),则图像上任意点(x, y) 绕其中心(xcenter, ycen...
//图像旋转: src为原图像, dst为新图像, angle为旋转角度, isClip表示是采取缩小图片的方式 int imageRotate4(InputArray src, OutputArray dst, double angle, bool isClip) { Mat input = src.getMat(); if (input.empty()) { return -1;
使用仿射变换warpAffine来以任意角度的旋转图片。但旋转后的图片会被裁切,丢失了部分信息,代码与效果图如下所示: importnumpyasnp importcv2ascv img = cv.imread("lena.png", cv.IMREAD_UNCHANGED) h, w, c = img.shape m = cv.getRotationMatrix2D(center=(w /2, h /2), angle=45, scale=1) ...
图像旋转是指将图像绕某个中心点旋转一定角度后,得到一幅新的图像。图像旋转的示意图如图1所示。其中,四边形ABCD表示需要旋转的图像区域,它经过旋转角度后得到的图像区域为四边形 A'B'C'D'。点p(x,y)为图像内任意一点,它经过旋转角度后对应的点为p'(x',y')。
但是M如何生成与获取,OpenCV中提供了一个函数根据输入的参数自动生成旋转矩阵M,该函数为: Mat cv::getRotationMatrix2D(Point2f center,double angle,double scale) 代码演示 原图 使用自定义的M矩阵实现图像旋转 h, w, c = src.shape # 定义矩阵
path= QFileDialog::getOpenFileName(this,"选择图像","/Users/yangwei/Downloads/","Image File(*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)"); qDebug()<<path; }voidVideo_Player_Roate_Flip::showImageRoate(inttype){ Mat src=imread(path.toStdString().c_str());if(src.empty()){ ...
其中,a,b,c,d 用来控制旋转和缩放;Tx代表在x方向上移动的距离(正数向右移动,负数向左移动);Ty代表在y方向上平移的距离(正数向下移动,负数向上移动)。然而getRotationMatrix2D并没有提供平移的参数,所以我们只能在其输出结果上修改,然后再传给warpAffine函数。