简介 透视变换(Perspective Transformation)是将成像投影到一个新的视平面(Viewing Plane),也称作投影映射(Projective Mapping).如图1,通过透视变换ABC变换到A'B'C'.…

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx…

# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import sys img = cv2.imread('test.jpg') # cv2.imshow("original", img) # 可选,扩展图像,保证内容不超出可视范围 img = cv2.copyMakeBorder(img, 200, 200, 200, 200, cv2.BORDER_CONSTANT, 0) w, h = img.shape[0:2] angl…

本文链接:https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/80720359 # usr/bin/env python # coding: utf- ##################### 对图像进行变换(旋转) # 2018年6月17日07:: import cv2 import numpy as np # 这里说一下旋转的opencv中为旋转提供的三个要素 # 旋转的中心点(center) # 旋转角度() # 旋转后进行放缩 # 我们可…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面准备学习如何对文档扫描摆正及其OCR识别的案例,主要想法是对一张不规则的文档进行矫正,然后通过tesseract进行OCR文字识别,最后返回结果.下面进入正文: 现代生活中,手机像素比较高,所以大家拍这些照片都很随意,随便拍,比如下面的照片,如发票,文本等等: 对于这些图像矫正的问题,在图像处理领域…

基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注,那么就简单了:用OpenCV的Perspective Trans…

图像的简单几何变换 几何变换不改变图像的像素值,只是在图像平面上进行像素的重新安排 适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度.透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响. 一.图像的平移 在平移之前,需要构造一个平移矩阵,并将其传给仿射函数cv2.warpAffine() import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('dog.jpg') # 构造平移矩阵H H = np.float32([[1,0,50],[0,1,25]])…

opencv常用api 一.图像及视频读写 img=cv2.imread('jiang.jpg',1)    cv2.imwrite('jiang.jpg',img)   cv2.imshow('jiang',img)    cap=cv2.VideoCapture(0)   ret,frame=cap.read() cap.isOpened()     cap.open()     width,hight=cap.get(3),cap.get(4)  cap.set(propId,value)…

原文地址http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_geometric_transformations/py_geometric_transformations.html#geometric-transformations 目标 学习将不同的几何变换应用到像平移.旋转.仿射变换等图像上. 你会看到这些函数:cv2.getPerspectiveTransform 变换 OpenC…

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录   13 颜色空间转换 目标 • 你将学习如何对图像进行颜色空间转换,比如从 BGR 到灰度图,或者从BGR 到 HSV 等. • 我没还要创建一个程序用来从一幅图像中获取某个特定颜色的物体. • 我们将要学习的函数有:cv2.cvtColor(),cv2.inRange() 等. 13.1 转换颜色空间 在 OpenCV 中有超过 150 中进行颜色空间转换的方法.但是你以后就会.发现我们经常用到的也就两种…

前言 opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴,本文主要介绍几何变换,坚持学习,共同进步. 系列教程参照OpenCV-Python中文教程: 系统环境 系统:win7_x64; python版本:python3.5.2: opencv版本:opencv3.3.1: 内容安排 1.知识点介绍: 2.测试代码: 具体内容 1.知识点介绍: 主要涉及函数cv2.getPerspectiveTransform,cv2.warpAffine和cv2.warpPer…

给源图像增加边界 cv2.copyMakeBorder(src,top, bottom, left, right ,borderType,value) src:源图像 top,bottem,left,right: 分别表示四个方向上边界的长度 borderType: 边界的类型 有以下几种: BORDER_REFLICATE # 直接用边界的颜色填充, aaaaaa | abcdefg | gggg BORDER_REFLECT # 倒映,abcdefg | gfedcbamn | nmabcd…

基于YoloV3的实时摄像头记牌器 github:https://github.com/aoru45/cards_recognition_recorder_pytorch 最终效果 数据准备 数据获取 从摄像头拍摄各种牌型的视频各20秒,不采用人工打标签,而是通过识别出牌的边缘,将牌经过仿射变换矫正,根据牌的实际宽高以及标注位置的实际宽高得到标注位置.通过随机生成背景图片,并且将牌在背景中随机旋转和平移,去掉标注部分被遮挡的生成图片,同时将label也做同样的变换,完成数据集的获取. 先定义好将…

开始之前,需要思考一些基本问题 1.为什么需要大量数据 当您训练机器学习模型时,您真正在做的是调整其参数,以便它可以将特定输入(例如,图像)映射到某个输出(标签).我们的优化目标是追逐我们模型损失较低的最佳位置,这种情况发生在您的参数以正确的方式调整时. 现在的神经网络通常具有数百万的参数,因此,你需要向您的机器学习模型喂入一定比例的示例,以获得良好的性能.此外,您需要的参数数量与模型送执行的任务的复杂程度成正比. 2.如果我没有“更多数据”,如何获得更多数据?     您无需寻找可添加到数据集…

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 机器学习与统计学 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 随着现代图像处理和人工智能技术的快速发展,不少学者尝试讲CV应用到教学领域,能够代替老师去阅卷,将老师从繁杂劳累的阅卷中解放出来,从而进一步…

https://blog.csdn.net/qq_42403190/article/details/90453305 创建文件 camera.py 简单读取 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # 从摄像头中取得视频 # 获取视频播放界面长宽 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH…

opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库,实现了很多实用算法,值得学习和深究下. 1.opencv包安装 · 这里直接安装opencv-python包(非官方): pip install opencv-python 官方文档:https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/ 2. opencv简单图像处理 2.1 图像像素存储形式 首先得了解下图像在计算机中存储形式:(为了方便画图,每列像素值都写一样了) 对于只有黑白颜色的灰…

对图像进行各种变换,如移动,旋转,仿射变换等 变换 opencv提供了两个变换函数cv2.warpAffine cv2.warpPerspective使用这两个函数你可以实现所有类型的变换.前者接收的参数是2*3的变换矩阵,后者接收的是3*3的变换矩阵 1. 扩展缩放 扩展缩放知识改变图像的尺寸大小.opencv提供的函数cv2.resize()可以实现这个功能.图像的尺寸可以自己手动设置,也可以指定缩放因子.插值方法也有多种选择,缩放时推荐使用cv2.INTER_AREA,扩展时推荐使用cv2…

几何变换 缩放 img=cv2.imread('messi5.jpg') # 下面的 None 本应该是输出图像的尺寸,但是因为后边我们设置了缩放因子 # 因此这里为 None res=cv2.resize(img,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC) #OR # 这里呢,我们直接设置输出图像的尺寸,所以不用设置缩放因子 height,width=img.shape[:2] res=cv2.resize(img,(2*width,2*heig…

本次小节学习了图像的变换,主要应用到如下方法: cv2.resize(), cv2.warpAffine(), cv2.getRotationMatrix2D(), cv2.getAffineTransform(), cv2.getPerspectiveTransform(), cv2.warpPerspective(). #scale img = cv2.imread('woman.jpg')cv2.imshow('img',img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWi…

1.图像的透视变换 对于视角变换,我们需要一个 3x3 变换矩阵.在变换前后直线还是直线.要构建这个变换矩阵,你需要在输入图像上找 4 个点,以及他们在输出图像上对应的位置.这四个点中的任意三个都不能共线.这个变换矩阵可以有函数 cv2.getPerspectiveTransform() 构建.然后把这个矩阵传给函数cv2.warpPerspective. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('/home/wl/wyg.jpg',0)#以…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换,缩放,旋转,翻转,镜像变换等. 1,几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 1,原…

这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第四章 几何变换. 4  几何变换 图像的几何变换是指将一幅图像映射到另一幅图像内.有缩放.翻转.仿射变换.透视.重映射等操作. 4.1  缩放 使用cv2.resize()函数实现对图像的缩放,但要注意cv2.resize()函数内的dsize参数与原图像的行列属性是相反的,也就是:目标图像的行数是原始图像的列数,目标图像的列数是原始图像的行数. 下面举例说明cv2.resize()函数的用法: 1 import cv2 2 img=cv2.imrea…

Theano下用CNN(卷积神经网络)做车牌中文字符OCR 原文地址:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=50989742 之前时间一直在看 Michael Nielsen 先生的 Deep Learning 教程. 用了他的代码在theano下测试了下中文车牌字符的识别.由于我没有GPU,简单的在进行了16个epoch之后,识别率达到了 98.41% ,由于图像本来质量就不高,达到这个识别率,效果挺不错了. 一共 31 类 车牌中文字符数据来源于…

小伙伴们,终于到了实战部分了!今天给大家带来的项目是用PaddlePaddle进行车牌识别.车牌识别其实属于比较常见的图像识别的项目了,目前也属于比较成熟的应用,大多数老牌厂家能做到准确率99%+.传统的方法需要对图像进行多次预处理再用机器学习的分类算法进行分类识别,然而深度学习发展起来以后,我们可以通过用CNN来进行端对端的车牌识别.任何模型的训练都离不开数据,在车牌识别中,除了晚上能下载到的一些包含车牌的数据是不够的,本篇文章的主要目的是教大家如何批量生成车牌. 生成车牌数据 1.定义车牌数…

一.前言及思路简析 目前车牌识别系统在各小区门口随处可见,识别效果貌似都还可以.查阅资料后,发现整个过程又可以细化为车牌定位.畸变校正.车牌分割和内容识别四部分.本篇随笔主要介绍车牌定位及畸变校正两部分,在python环境下通过opencv实现. 1.1 车牌定位 目前主流的车牌定位方法从大的方面来说可以分为两类:一种是基于车牌的背景颜色特征:另一种基于车牌的轮廓形状特征.基于颜色特征的又可分为两类:一种在RGB空间识别,另一种在HSV空间识别.经测试后发现,单独使用任何一种方法,效果均不太理想…

做计算机视觉方向,除了流行的各种深度学习算法,很多时候也要会基础的图像处理方法. 记录下opencv的一些操作(图像映射变换),日后可以方便使用 先上一张效果图 图二和图三是同一种方法,只是变换矩阵不同,都是3点映射变换 图四使用的是4点映射变换 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------…

图像的几何变换主要包括:平移.扩大与缩小.旋转.仿射.透视等等.图像变换是建立在矩阵运算基础上的,通过矩阵运算可以很快的找到对应关系. 1. 图像的平移 图像的平移,沿着x方向tx距离,y方向ty距离,需要构造移动矩阵M.通过numpy来产生这个矩阵,并将其赋值给仿射函数cv2.warpAffine(). 仿射函数cv2.warpAffine()接受三个参数,需要变换的原始图像,移动矩阵M 以及变换的图像大小(这个大小如果不和原始图像大小相同,那么函数会自动通过插值来调整像素间的关系). imp…

该博客转自www.pyimagesearch.com,进行了相关修改补充. Over the past few months I've gotten quite the number of requests landing in my inbox to build a bubble sheet/Scantron-like[简而言之答题卡] test reader using computer vision and image processing techniques. And while I'…

2.图像操作 图片裁剪 裁剪是利用array自身的下标截取实现 HSV空间 除了区域,图像本身的属性操作也非常多,比如可以通过HSV空间对色调和明暗进行调节.HSV空间是由美国的图形学专家A. R. Smith提出的一种颜色空间,HSV分别是色调(Hue),饱和度(Saturation)和明度(Value).在HSV空间中进行调节就避免了直接在RGB空间中调节是还需要考虑三个通道的相关性.OpenCV中H的取值是[0, 180),其他两个通道的取值都是[0, 256) 直方图 无论是HSV还是R…