OpenCV—python 基于透视的图像矫正 基于透视的图像矫正 以灰度图读入 腐蚀膨胀,闭合等操作 二值化图像 获取图像顶点 透视矫正 该方法不具有普适性,只针对比较干净对比度高的图像,只提供参考 fromimutils.perspectiveimportfour_point_transformimportimutilsimportcv2defGet_Outline(input_dir): image=cv2.imread(input_d...
需要矫正的图 矫正后的结果: 矫正后的图 需要矫正的图片2 矫正前 矫正后 # import the necessary packages from imutils.perspectiveimport four_point_transform from imutilsimport contours import numpyas np import argparse import imutils import cv2 # construct the argument parse and parse the arguments # a...
由图片可知Canny算子为双阈第五个参数也就是孔径大小尺寸 在OpenCV2中可以允许直接进行自操作 比如说Canny(srcImage,srImage,150,100,3); 但是在OpenCV3中废除了这一做法,常用的做法为 1,转换为灰度图 2,进行滤波操作(去噪) 3,运行Canny得到边缘edge 4, 将edge作为掩模拷贝到原始图像上 #include "stdafx.h" ...
转换之后的频域值是复数, 因此,显示傅立叶变换之后的结果需要使用实数图像(real image) 加虚数图像(complex image), 或者幅度图像(magitude image)加相位图像(phase image)。 在实际的图像处理过程中,仅仅使用了幅度图像,因为幅度图像包含了原图像的几乎所有我们需要的几何信息。然而,如果你想通过修改幅度图像或者相位...
M:一个3x3的透视变换矩阵,以浮点数NumPy数组的形式返回。可以使用此变换矩阵将源图像中的点映射到目标图像中对应的点。 warpPerspective: 参数: src:输入图像,可以是8位无符号整数类型、32位浮点类型或16位有符号整数类型。 M:3x3的变换矩阵,可以使用cv2.getPerspectiveTransform()函数计算得到。
利用透视变换,实现视野中纸质文档的定位矫正,类似文档扫描仪算法的第一步 代码示例: # 类似文档扫描仪的功能 # (此版本,人工成分较多,尚未达到智能) import cv2 import numpy as np # 读图 # img = cv2.imr…
前面的文章讲解了图像直方图,本文主要分享图像仿射变换和图像透视变换,通过Python调用OpenCV函数实例。基础性知识希望对您有所帮助。 一.图像仿射变换 二.图像透视变换 三.基于图像透视变换的图像校正 四.图像几何变换总结 文章参考自己以前系列图像处理文章及OpenCV库函数。同时,本篇文章涉及到《计算机图形学》基础知识,请...
这段代码是使用OpenCV库对图像进行缩放的代码。它使用了不同的插值方法来进行图像的放大操作。 `cv.resize()` 函数用于调整图像的大小。第一个参数是输入图像 `im` ,第二个参数是目标图像的大小 `dim` 。 `dim` 是一个元组,包含了目标图像的宽度和高度。在这段代码中,目标图像的大小是原图像的宽度和高度分别...
给出下面的图片，并用python对它进行透视变换。工具/原料 电脑 python3 opencv模块 方法/步骤 1 先确定图片的四个顶点的坐标：a=cv2.imread('1.png')h,w = a.shape[:2]pts = np.float32([ [0,0],[0,h-1],[w-1,h-1],[w-1,0] ])注意，[0,0]是图片的左上角，[0,h-1]指...
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