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透视变换(Perspective Transformation)是将图片投影到一个新的视平面(Viewing Plane),也称作投影映射(Projective Mapping).通用的变换公式为: u,v是原始图片左边,对应得到变换后的图片坐标x,y,其中.变换矩阵可以拆成4部分,表示线性变换,比如scaling,shearing和ratotion.用于平移,产生透视变换.所以可以理解成仿射等是透视变换的特殊形式.经过透视变换之后的图片通常不是平行四边形(除非映射视平面和原来平面平行的情况).…
声明:此篇博文虽是自己手写,但大量资源取自 张鑫旭 的博文.想看更详细 更专业的剖析请看张鑫旭的博文. 昨天对css3的transform做了初步的分析和认识,突然看到perspective属性,调了半天没看出任何效果,于是开始百度... ... 度了半天发现perspective这玩意是做3D效果的,但为甚我做demo楞没看出perspective加上去有任何3D.拜读过 张鑫旭 的博文后才了解perspective是透视(学美术,建筑的肯定懂,不懂得我也解释的不专业,个人理解为景深).既然p…
CSS3挺有趣的,能实现不少动画,以下为娱乐内容 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <style> body, h1, h2, h3, h4, h5, h6, hr, p, blockquote, dl, dt, dd, ul, ol, li, pre, form, fieldset, le…
算了半天一直在思考如何快速把矩阵算出来,网上基本都是在说边长为1的正方形的变换方式=.=   不怎么用得上…… 公式推导推半天,计算还麻烦.... ++++++++++++++++++++++++++++++ 对于透视变换: 其中我们在使用的时候最重要的是算出系数……………………  这里我们按照i=1计算 找了半天找到了这一篇论文:http://www.ixueshu.com/document/027c165d22e18077318947a18e7f9386.html 里面提到我们可以将公式 改…
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…
利用OpenCV检测图像中的长方形画布或纸张并提取图像内容 - 阅读笔记 相对来说,如下链接是此文的高阶方案版本,做对比是极好的. [Object Tracking] Contour Detection through Tensorflow running on smartphone 纸张四角的坐标未知或难以准确标注的情况 这种场景可能是小屏幕应用,或是原始图像就很小,比如我这里用的这个300x400例子,点坐标很难精确标注.这种情况下一个思路是: 用边缘检测提取纸张四边, 然后求出四角坐标,…
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'…
车道检测(Advanced Lane Finding Project) 实现步骤: 使用提供的一组棋盘格图片计算相机校正矩阵(camera calibration matrix)和失真系数(distortion coefficients). 校正图片 使用梯度阈值(gradient threshold),颜色阈值(color threshold)等处理图片得到清晰捕捉车道线的二进制图(binary image). 使用透视变换(perspective transform)得到二进制图(binar…
仿射变换(affine transform)与透视变换(perspective transform)在图像还原.图像局部变化处理方面有重要意义.通常,在2D平面中,仿射变换的应用较多,而在3D平面中,透视变换又有了自己的一席之地.两种变换原理相似,结果也类似,可针对不同的场合使用适当的变换. 仿射变换和透视变换的数学原理不需深究,其计算方法为坐标向量和变换矩阵的乘积,换言之就是矩阵运算.在应用层面,仿射变换是图像基于3个固定顶点的变换,如图所示: 图中红点即为固定顶点,在变换先后固定顶点的像素值…
一,简介 这个模块包含一系列的常用图像处理算法. 二,分析 此模块包含的文件如下图: 其导出算法包括如下: /*********************** Background statistics accumulation *****************************/ /* Adds image to accumulator */ CVAPI(void) cvAcc( const CvArr* image, CvArr* sum, const CvArr* mask CV_D…