因为投影变换是一个二维图像(车牌)经过一个三维变换,然后映射到另外一个二维空间, 3、二维图像的二维空间与映射后的二维空间不一样,如果一样,就是仿射变换。 Python代码实现样例: import cv2 as cv import numpy as np image = cv.imread("E:/OpencvVideo/6.jpg") #读取图像 h,w = image.shape[:2] #...
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【3】图像的仿射变换 为了能够直观地了解参数对于变换的各种影响,我编写了一个程序,通过滑动条来控制参数,同时显示参数改变后的图像。 这里的参数我都是设的正的,你把滑动条从正最大移到0就相当于是逆操作了。 代码如下: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include "windows.h" #include <...
投影变换可以用以下矩阵表示: 其中: 是一个旋转矩阵。该矩阵定义了将要执行的变换类型:缩放、旋转等。 是平移向量。它只是移动点。 是投影向量。对于仿射变换,该向量的所有元素始终等于 0。 如果x 和 y 是一个点的坐标,则可以通过简单的乘法进行变换: 这里,x' 和 y' 是变换点的坐标。 这就是仿射变换的全部...
投影变换 投影变换即对图像进行视角变化,有如下公式计算 \left(\begin{array}{c} \tilde{x} \\ \tilde{y} \\ \tilde{z} \end{array}\right) = \left(\begin{array}{ccc} a_{11} &a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{a...
投影变换 和仿射变换类似,不同的是变换矩阵最后一行的数值不是固定的(0, 0, 1),而是变化的数值,也就是投影变换矩阵是 (x^y^z^)=[a11a12a13a21a22a23a31a32a33](xyz) ,投影变换是3dim,但是仿射变换是2dim的。投影变换是在空间内做的变换,而仿射变换是在平面内做的变换。 投影变换需要满足条件:物体是平...
输入的矩阵类型是3行3列的投影变换矩阵。示例: import cv2 import numpy as np import matplotlib def Perspect(path): img=cv2.imread(path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)ifnotisinstance(img, np.ndarray):print('PASS') passelse: h,w=img.shape #设置变换坐标变化 ...
变换前的四点坐标,变换后的四点坐标,根据角度及缩放比例,生成仿射变换矩阵,仿射变换函数 仿射矩阵T1:比例、旋转、对称、错切T2:平移T3:投影T4:整体缩放 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include<cassert> #include<opencv2/core/matx.hpp> ...
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...