plt.imshow(rotated_image)plt.axis('off')plt.show() 1. 2. 3. 步骤六:保存旋转后的图像 如果需要将旋转后的图像保存到文件中,可以使用OpenCV中的cv2.imwrite()函数。该函数接受一个包含保存路径的参数。 output_path="path_to_output_image.jpg"cv2.imwrite(output_path,rotated_image) 1. 2. 以上就...
使用Python OpenCV进行图像旋转 在Python OpenCV中,可以通过cv2.getRotationMatrix2D函数获取旋转矩阵,然后使用cv2.warpAffine函数对图像进行旋转。以下是一个示例代码,演示如何将一张图像按照一定角度进行旋转: importcv2importnumpyasnp# 加载图像image=cv2.imread("image.jpg")# 获取图像尺寸height,width=image.shape[:2...
cv.rotate是一个用于执行各种几何变换的函数,其中包括旋转操作。该函数接受两个参数:输入图像和变换类型。变换类型可以是cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE(顺时针旋转90度)、cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE(逆时针旋转90度)等。示例代码: import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 执行旋转操作(顺时针旋转...
从roate()源码可以看到,3种方式的旋转实际是对flip()和transpose()的封装实现的,比如顺时针旋转90度,通过先用transpose做转置、再用flip翻转实现: 小结:仿射变换可以实现图像的平移、旋转和校正;仿射变换方式的旋转会导致图像丢失、出现黑边,rotate()方法可以解决该问题;rotate()实际是通过封装transpose和flip来实现3...
注意:此算法由于付费的缘由,需要使用3.4.2.17版本的opencv库 6.ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF) 其中FAST用于特征检测,BRIEF是对已检测到的特征点进行描述,它加快了特征描述符的建立速度,同时也极大降低了特征匹配的时间。 ORB的优势在于:速度快,可用于实时监测;免费。
原文:Mastering OpenCV 4 with Python 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 本文来自【ApacheCN 计算机视觉 译文集】,采用译后编辑(MTPE)流程来尽可能提升效率。 当别人说你没有底线的时候,你最好真的没有;当别人说你做过某些事的时候,你也最好真的做
然后,我们将继续讨论一些流行的特征检测器,如 Harris 角点/SIFT 和 HOG,然后分别使用scikit-image和python-opencv (cv2)库函数讨论它们在图像匹配和目标检测等重要图像处理问题中的应用。 本章涉及的主题如下: 特征检测器与描述符,用于从图像中提取特征/描述符 Harris 角点检测器和 Harris 角点特征在图像匹配中的...
您可以自由尝试对我们的背景减法脚本进行自己的修改。 如果已经通过可选的opencv_contrib模块获得了 OpenCV,如第 1 章,“设置 OpenCV”中所述,则cv2.bgsegm模块中还可以使用几个背景减法器 。 可以使用以下函数创建它们: cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorCNT ...
image_array = np.array(image) 2)对numpy数组进行处理 3)将array数组转回图像: processed_image = Image.fromarray(image_processed_array) 3、使用numpy的图像处理 1)将图像进行旋转 语法:np. rot旋转度数(array, k=1) k=1 表示逆时针旋转 image_rotate_array = np.rot90(original_image_array, k=1) ...
ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是Oriented FAST + Rotated BRIEF的缩写(感觉应该叫OFRB)。是目前最快速稳定的特征点检测和提取算法,许多图像拼接和目标追踪技术利用ORB特征进行实现。 当然,没看懂不要紧,先记住我们的初衷: 首先要实现目标检测的功能; 其次在不牺牲性能的代价下提高速度; 最后,开源无专利; ...