opencv提供了,从变换矩阵计算,到图像变换,每个流程的一揽子解决方案。 以opencv 3.0为例,参考几何变换模块说明: 1、getAffineTransform 1. Mat getAffineTransform(InputArray src, InputArray dst) 1. 该函数需要已知变换前与变换后的坐标,返回相应的变换矩阵,至于是何种变换无需事先知道。适用于目标检测场合,通过检测...
cv2.COLOR_BGR2RGB)# 定义原始点和目标点points_src=np.array([[50,50],[200,50],[50,200]],dtype='float32')points_dst=np.array([[10,100],[200,50],[100,250]],dtype='float32')# 计算仿射变换矩阵matrix=cv2.getAffineTransform(points...
利用变换后的坐标在输入图像中进行插值采样得到变换后的图像; 这里主要为了展示仿射变换矩阵的获取,所以为了方便,采样步骤使用的是pytorch中的grid_sample函数。其实,pytorch也提供了affine_grid函数,输入仿射变换矩阵就可以得到采样网格点,搭配grid_sample函数可以更简洁的实现仿射变换,具体参考【1】。不过需要注意的是,pyt...
函数原型:cv2.adaptiveThreshold(src, maxval, thresh_type, type, blocksize, C),自适应阈值二值化 函数返回:二值化后的图像 src:输入图像,只能是单通道灰度图像 maxval:当像素值超过了阈值(或者小于阈值,根据type来决定),所赋予的值,与函数cv2.threshold相同 thresh_type: 阈值的计算方法,包含以下2种类型:cv2....
3. 使用cv.imread函数读取名为lena.jpg的图像,将其保存为im。 4. 使用cv.imshow函数显示原始图像im。 5. 定义源图像和目标图像中的三组对应点坐标,分别保存在srcTri和dstTri中。 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。
在OpenCV中有对应的实现函数,如使用方程法:cv2.getAffineTransform(src,dst) 该方法就是通过计算参数src到dst的对应仿射变换的矩阵,其中参数src和dst分别代表原坐标和变换后的坐标,并且均为3行2列的二维ndarray,数据必须为浮点型。实现代码: import numpy as np...
OpenCV提供了根据变换前后三个点的对应关系来自动求解M的函数——cv2.getAffineTransform(pos1,pos2),其中pos1和pos2表示变换前后的对应位置关系,输出的结果为仿射矩阵M,接着使用函数cv2.warpAffine()实现图像仿射变换。图1是仿射变换的前后效果图。 图像仿射变换的函数原型如下: ...
3，图片中对每一个三角剖分区域做放射变换，用到的函数：getAffineTransform() 得到仿射变换矩阵，warpAffine() 进行放射变换，最终得到两个变换图像，4，对 3 中得到的两图像中像素值调整透明度参数，来进行图像融合 最终结果如下：out_img1.jpg out_img2.jpg out_img3.jpg结果来看，脸部区域能够取得不错的结果...