使用Python和OpenCV进行仿射变换是一个常见的图像处理任务。下面我将详细解释仿射变换的基本概念,并给出使用OpenCV进行仿射变换的步骤,包括代码示例。 1. 仿射变换的基本概念 仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换,同时保持直线的“平直性”和“平行性”。它可以用一个3x3的矩阵来表示,通常包括旋转、缩放、...
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。 仿射变换## 二维空间坐标的仿射变换公...
仿射变换是一种二维坐标之间的变换,变换前后保持图形的平直性和平行性。仿射变换可以理解为是向量经过一次线性变换和一次平移变换。 Opencv中有封装好的仿射变换函数: void warpAffine(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scal...
6. 使用cv.getAffineTransform函数计算仿射变换矩阵warp_mat,该矩阵将源图像中的三个对应点映射到目标图像中的三个对应点。 7. 使用cv.warpAffine函数将原始图像im根据仿射变换矩阵warp_mat进行变换,得到目标图像im_affine。 8. 使用cv.imshow函数显示仿射变换后的图像im_affine。 9. 使用cv.waitKey函数等待用户按...
print('对空间坐标先等比例缩放2倍,然后在水平方向上平移100,在垂直方向上平移200,''计算该仿射变换矩阵\n') #先缩放,再平移 s=np.array([ [0.5,0,0], [0,0.5,0], [0,0,1]]) t=np.array([ [1,0,100], [0,1,200], [0,0,1]]) ...
拉伸,扭曲,旋转图像的函数叫做几何变换函数。 对于平面区域,有两种方式的几何转换: 一种是基于2x3矩阵进行的变换,叫仿射变换; 另一种是基于3x3矩阵的变换,称透视变换或单位映射。 有两种情况用到仿射变换: 1.有一幅想要转换的图像(或感兴趣的区域)。
代码示例: importcv2importnumpyasnp# === 仿射变换# 0缩放img=cv2.resize(cv2.imread('1.png'),(400,600))print(img.shape)cv2.imshow("resize",img)h,w,c=img.shape# 1平移M=np.array([[1,0,50],[0,1,100]],dtype=np.float32)img_shift=cv2.warpAffine(img,M,dsize=(w,h),borderValue=...
OpenCV提供了两个转换函数cv.warpAffine和cv.warpPerspective,您可以使用它们进行各种转换。cv.warpAffine采用2x3转换矩阵(即仿射变换),而cv.warpPerspective采用3x3转换矩阵(即透视变换)作为输入。这里介绍仿射变换的操作。 了解放射变换和透射变换的区别请参考:
目录: 1.resize/transpose/flip 2.2.仿射变换(线性变换): 包括 平移、缩放、旋转、倾斜、翻转/镜像 3.透视变换(非线性变换): 一般用于矫正变形的图像 4.形态学操作:膨胀/腐蚀/开/闭/梯度/礼帽/黑帽 一、resize/transpose/flip 函数: 1.图片缩放——resize(): 2.转置——t
对于图像上的任一位置(x,y),仿射变换执行的是如下的操作: 需要注意的是,对于图像而言,宽度方向是x,高度方向是y,坐标的顺序和图像像素对应下标一致。所以原点的位置不是左下角而是右上角,y的方向也不是向上,而是向下。在OpenCV中实现仿射变换是通过仿射变换矩阵和cv2.warpAffine()这个函数,还是通过代码来理解一下...