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。 考虑到我们想通过A和B变换二维向量X=[x,y],我们可以这样做: 我们如何得到仿射变换? 我们提到过仿射变换基本上是两个图像之间...
src:要变换的图像; M:一个2行3列的矩阵,根据此矩阵的值进行变换,该矩阵的求解才是核心; 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,...
在不获取ptsb的颜色的情况下,用仿射变换将ptsb中的形状直接变为ptsa,再将变换后的ptsb中的各坐标与ptsa对应并替换即可。 处理方法有2种: 1、将三角区域外接矩形放缩到同等大小,经过仿射变换后的图像目标区域可以直接替换到原图。 2、不进行放缩,直接仿射变换获得参数矩阵M(a,b,k1,c,d,k2),需要对目标区域所...
这次提交的代码里面,加了两个类,一个CvUtils和一个DelaunayCore。CvUtils中的主要是写了几个通用的函数,一个是图像显示的位置,还有就是检测人脸特征点时的类型为Point2f,而凸包要求的是Point,所以加了个两个相互转化的方法,而DelaunayCore类就是处理获取Delaunay三角形和做仿射变换的类。 01 CvUtils类 代码语言:j...
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1.2 实际应用变换 下面看一个实际应用的示例。对于每个输入图像中的像素(x, y),应用仿射变换矩阵可以得到变换后的像素(x', y'),计算如下: 1 2 x' = a * x + b * y + tx y' = c * x + d * y + ty 这些计算会将输入图像中的每个像素映射到输出图像的相应位置。
仿射变换其实包含了一系列的操作:平移,缩放,旋转等,不过所有的操作都可以通过这个仿射变换矩阵来实现。 仿射变换矩阵: ⎡⎢⎣xy1⎤⎥⎦=⎡⎢⎣a0a1a2a3a4a5001⎤⎥⎦⎡⎢⎣x0y01⎤⎥⎦ 其中 x , y 表示输出图像像素的坐标, ...
综上所述, 我们能够用仿射变换来表示: 旋转(线性变换) 平移(向量加) 缩放操作 (线性变换) 你现在可以知道, 事实上, 仿射变换代表的是两幅图之间的关系. 我们通常使用 矩阵来表示仿射变换. 考虑到我们要使用矩阵 和 对二维向量 做变换, 所以也能表示为下列形式: ...
仿射变换是由平移、缩放、旋转、翻转和错切组合得到,也称为三点变换。 仿射变换矩阵: 仿射变换可以通过一个2x3的仿射变换矩阵来表示,该矩阵包含了平移、缩放、旋转和剪切等变换的参数。仿射变换矩阵的一般形式如下: | A B Tx | | C D Ty | 其中(A, B) 和 (C, D) 控制了图像的旋转和缩放,(Tx, Ty)...
OpenCV通过两个函数的组合使用来实现仿射变换: 使用warpAffine来实现简单重映射 使用getRotationMatrix2D来获得旋转矩阵 #include<iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> usingnamespacestd; usingnamespacecv; ...