仿射变换通过一个 2x3 的矩阵定义。我们可以通过cv2.getAffineTransform来获得这个矩阵。 # 定义源点和目标点points_src=np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]])# 源点points_dst=np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]])# 目标点# 获取仿射变换矩阵affine_matrix=cv2.getAffineTransform(point...
# 1. 首先输入的仿射变换矩阵是从原始图片的点--->目标图片的点,因此需要取逆变换获取到从目标图像的点--->原始图片的点 # 2. 当变换到原始图片的点位置时,将采用双线性变换的方法计算该点在原始位置的像素值 # 3. 如何计算呢?这里需要想明白,双线的本质是通过四个点的值计算一个点的值,那么变换到原始...
1、仿射变换(Affine Transformation或 Affine Map) 是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间。 仿射变换可以由以下基本变换复合而成:平移(Translation)、缩放(Scale)、翻转(Flip)、旋转(Rotation)和错切(Shear),这些基本的变换可由下图表示: 下图中变换矩阵将原坐标(x, y)...
仿射变换过程,(x,y)表示原图像中的坐标,(x',y')表示目标图像的坐标 ↑ 三. 仿射变换——图像平移 算法: 仿射变换—图像平移算法,其中tx为在横轴上移动的距离,ty为在纵轴上移动的距离 ↑ 四. python实现仿射变换——图像平移 import cv2 import numpy as np # 图像仿射变换->图像平移 def affine(img, a,...
① 原图像进行仿射变换时,原图像中的坐标可能超出了目标图像的边界,需要对原图像坐标进行截断处理。如何做呢?首先,计算目标图像坐标对应的原图像坐标,算法如下: 目标图像坐标反向求解原图像坐标公式 ↑ 以下代码实现了该逆变换: # get position of original image by affine ...
要实现其他功能的仿射变换,请读者照葫芦画瓢,自行举一反三: 实验目标,将输入图像在x方向上放大至原来的1.5倍,在y方向上缩小为原来的0.6倍。并沿x轴负向移动30像素,y轴正向移动100像素。 实验代码: import cv2 import numpy as np # Affine Transformation ...
要实现图像的仿射变换和透视变换,可以使用Python中的OpenCV和NumPy库。下面是使用这两个库实现图像的仿射变换和透视变换的示例代码:1. 仿射变换:```pythonimport ...
图像上的仿射变换, 其实就是图片中的一个像素点,通过某种变换,移动到另外一个地方。 从数学上来讲, 就是一个向量空间进行一次线形变换并加上平移向量, 从而变换到另外一个向量空间的过程。 向量空间m : m=(x,y) 向量空间n : n=(x′,y′)
对凸包点计算delanauy三角形,每个三角形区域单独仿射变换。如下所示: `delanauy`三角形 仿射变换实现如下: 代码语言:python 代码运行次数:6 复制 Cloud Studio代码运行 defapply_affine_transform(src,src_tri,dst_tri,size):''' 应用仿射变换 src: 输入图像 ...