首先,我们需要安装OpenCV库,如果还未安装,可以通过以下命令来安装: pipinstallopencv-python 1. 接下来,我们来看一个简单的示例代码,演示如何使用OpenCV将图像从极坐标展开到直角坐标。 importcv2importnumpyasnp# 读取图像image=cv2.imread('image.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 获取图像的中心点和半径center=(image....
三、源码 下面就是真正画图的东西了,为了测试这个公式是否可行,我用opencv画了一个四根线(其实就是一个方形),然后以左上角为顶点旋转。 下面的具体的代码,比较简单,主要是那个公式,所以也没什么注释。需要包含opencv头文件,以及链接opencv的库。 /* * @author:xcywt * @date:2018-08-10 * @contact me: *...
使用opencv对图像进行操作,要求:(1)定位银行票据的四条边,然后旋正。(2)根据版面分析,分割出小写金额区域。 图像校正 首先是对图像的校正 读取图片 对图片二值化 进行边缘检测 对边缘的进行霍夫曼变换 将变换结果从极坐标空间投影到笛卡尔坐标得到倾斜角 根据倾斜角对主体校正 importos importcv2 importmath importnu...
('极坐标') print('坐标11,13以0,0为中心极坐标转换') r = math.sqrt(math.pow(11, 2)+math.pow(13, 2)) theta = math.atan2(13, 11)/math.pi*180 print('r and theta value:', r, theta) print('坐标11,13以3,5为中心极坐标转换') r2 = math.sqrt(math.pow(11-3, 2)+math.pow(...
# 图像的直角坐标转极坐标 importCV2 import numpy as np image =CV2.imread("a.jpg") w,h = image.shape[:2] # 得到数组的宽与高 M1 = 50 M2 = 100 M3 = 200 # 设置参数,实现极坐标转换 image1 =CV2.logPolar(image, (w/2, h/2), M1,CV2.WARP_FILL_OUTLIERS) ...
# 实现图像从圆形到矩形的转变,需要用到opencv中的cv.ploarToCart #cv.polarToCart(magnitude, angle, x=None, y=None, angleInDegrees=None) #返回x, y(笛卡尔坐标的x, y) #-*-coding:utf-8-*- import cv2 as cv import numpy as np def polar(I,center,r,theta=(90,450),rstep=1.0,thetastep...
在极坐标系: 可由参数:(r,θ)极径和极角表示。 抱歉,小白还真不知道……即使学习过,这些年也早已经还给老师了。 一开始难道要学习笛卡尔坐标系,不,你低估小白的能力了,我第一个查询的是θ读作西塔,是一个希腊字母。 什么是笛卡尔坐标系? 这个比较简单,直角坐标系。
黑马程序员人工智能教程_10小时学会图像处理OpenCV入门教程中,3.6霍夫线检测代码,关于直线绘制的部分,没有看懂,这里,根据自己的理解,对直线绘制的代码进行了实现。 原理与实现 对于笛卡尔坐标系下y = ax + b,转换成极坐标系下有rho = x * cos(theta) + y * sin(theta), ...
RGB向HSI模型的转换是由一个基于笛卡尔直角坐标系的单位立方体向基于圆柱极坐标的双锥体的转换。基本要求是将RGB中的亮度因素分离,通常将色调和饱和度统称为色度,用来表示颜色的类别与深浅程度。在图中圆锥中间的横截面圆就是色度圆,而圆锥向上或向下延伸的便是亮度分量的表示。
为了检测出直角坐标X-Y中由点所构成的直线,可以将极坐标a-p量化成许多小格。根据直角坐标中每个点的坐标(x,y),在a = 0-180°内以小格的步长计算各个p值,所得值落在某个小格内,便使该小格的累加记数器加1。当直角坐标中全部的点都变换后,对小格进行检验,计数值最大的小格,其(a,p)值对应于直角坐标...