这里我们通过序列化来实现的,如下图,写到硬盘的HomMat2D_1内容和从硬盘里HomMat2D_2读出的内容一致,源代码在图片下方. Halcon源代码: hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)hom_mat2d_rotate (HomMat2DIdentity, -0.3, 256, 256, HomMat2D_1) serialize_hom_mat2d (HomMat2D_1, SerializedItemHandle)open_file ('1.ma…

变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况,所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型.可采用的变换模型有如下几种:刚性变换.仿射变换.透视变换和非线形变换等,如下图: 参考: http://wenku.baidu.com/view/826a796027d3240c8447ef20.html   其中第三个的仿射变换就是我们这节要讨论的. 仿射变换(Affine Transformation) Affine Transformation是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换,保…

模板匹配是机器视觉工业现场中较为常用的一种方法,常用于定位,就是通过算法,在新的图像中找到模板图像的位置.例如以下两个图像.   这种模板匹配是最基本的模板匹配.其特点只是存在平移旋转,不存在尺度变化,同时光照变化不大.这样很适合常规的灰度模板匹配.但是利用opencv不太好解决角度的问题,同时速度上也达不到工业需求,因此,halcon的用途就来了.下面我详细介绍模板匹配的过程: 1 首先是选择区域.也就是ROI.我们先建一个矩形区域,以矩形的中点作为参考点. //矩形区域 gen_rectan…

旋转.平移.镜像.缩放.斜切,可参考https://blog.csdn.net/machaoyu86/article/details/51182473 仿射变换前,需要获得仿射变换矩阵. 关于shape_trans(Region : RegionTrans : Type : ),内.外接圆.矩形,凸包.可参考https://blog.csdn.net/u012551485/article/details/75136664 以halcon自带案例check_blister.hdev为例,部分代码且…

二维仿射变换,顾名思义就是在二维平面内,对对象进行平移.旋转.缩放等变换的行为(当然还有其他的变换,这里仅论述这三种最常见的). Halcon中进行仿射变换的常见步骤如下: ① 通过hom_mat2d_identity算子创建一个初始化矩阵(即[1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0]): ② 在初始化矩阵的基础上,使用hom_mat2d_translate(平移).hom_mat2d_rotate(旋转).hom_mat2d_scale(缩放)等生成仿射变换矩阵:(这几个算子…

目录 第五章 图像运算 图像的代数运算 加法运算 图像减法 图像乘法 图像除法 图像逻辑运算(位操作) 图像的几何变换 图像几何变换的一般表达式 仿射变换 投影变换 灰度插值 图像校正 我在Gitee上建了个仓库,会将学习书本的时候打的一些代码上传上去,笔记中所有代码都在仓库里,初学的朋友可以一起交流哦!地址(Gitee) 第五章 图像运算 图像的代数运算 加法运算 以平均处理的方法将图像加法运用到图像的去噪中,先将噪声\(\eta(x,y)\)加入原始图像\(f(x,y)\)中,即$ g(x,…

模板图片:目标是获取图像左上角位置的数字 直接想法,直接用一个框将数字框出来,然后对图片进行模板匹配(不可行,因为图像中的数字不是固定的) 所以需要选择图像中的固定不变的区域来作为模板,然后根据模板区域来找到我们的目标区域,案例以左上角的商标名称作为模板区域 代码:案例图片在C:\Users\HJ\AppData\Roaming\MVTec\HALCON-21.05-Progress\examples\images\blister(根据自己安装halcon的位置来寻找) *读取模板图片,了解目标…

随便选择一张图片 对这张图片进行旋转矫正之后,图片就变成了一个模板图片.它的区域region位置如图所示:   当来了一张新的图片的时候,让它与region比较,与模板的位置有明显的偏差, 如图所示: 我们的目标就是让这张新的图片经过处理后与模板区域重合.如下图所示: 其实总体功能和旋转抠图差不多,只是使用的函数有一点差异. 代码总合: 代码所用的图片在:C:\Users\HJ\AppData\Roaming\MVTec\HALCON-21.05-Progress\examples\images…

插值 Python: cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) → dst interpolation – interpolation method: INTER_NEAREST - a nearest-neighbor interpolation INTER_LINEAR - a bilinear interpolation (used by default) INTER_AREA - resampling using…

Reference:Spatial Transformer Networks [Google.DeepMind]Reference:[Theano源码,基于Lasagne] 闲扯:大数据不如小数据 这是一份很新的Paper(2015.6),来自于Google旗下的新锐AI公司DeepMind的四位剑桥Phd研究员. 他们针对CNN的特点,构建了一个新的局部网络层,称为空间变换层,如其名,它能将输入图像做任意空间变换. 在我的论文[深度神经网络在面部情感分析系统中的应用与改良]中,提出了一个有趣观…

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增…

  原点是: 左下角 旋转: 逆时针 位移: 右上为正, 左下为负 CGContextTranslateCTM CGContextRotateCTM CGContextScaleCTM 而且, 以上几个操作都是累积的 CGContext的转换于UIView的转换不一样, 不要混淆 CoreGraphics.h 一些常用旋转常量 #define M_E 2.71828182845904523536028747135266250 e #define M_LOG2E 1.442695040888963…

原文地址:http://blog.csdn.net/byxdaz/article/details/5972759 GDI+(Graphics Device Interface Plus图形设备接口加)是Windows XP和Windows Server 2003操作系统的子系统,也是.NET框架的重要组成部分,负责在屏幕和打印机上绘制图形图像和显示信息. GDI+不但在功能上比GDI 要强大很多,而且在代码编写方面也更简单,因此会很快成为Windows图形图像程序开发的首选. 一.GDI+的特点…

原文:http://blog.csdn.net/sqc3375177/article/details/25708447 CoreGraphics.h 一些常用旋转常量 #define M_E 2.71828182845904523536028747135266250 e 
#define M_LOG2E 1.44269504088896340735992468100189214 log 2e 
#define M_LOG10E 0.43429448190325182765112891891660…

最近要做一个读入Word,PDF格式等的文件并且加以编辑的程序,本来以为使用Text Kit结合Text View来打开doc文件是完全没问题的,结果用了各种方法打开要么是数据是nil,要么打开的文字中很多乱码.对于Word,PDF这种格式或许必须要用底层的Core Text来做了(如果用WebView来做的话,很难对内容进行操作). 所以接下来又要从Core Text从头学起了.首先看了Core Text Programming Guide,理解的并不算深入,但是写个博客来做个笔记吧. Cor…

转换  核心绘图模型定义了两个完全独立的坐标空间:用户空间,一个是代表文档页,和设备空间,另外一个代表本机设备的分辨率.用户空间坐标是与设备空间中像素分辨率无关的浮点数字.当你想要打印或者显示你的文档时,Quartz maps当中用户空间坐标会自动转换为设备空间坐标.因此,你永远不必重写你的应用程序,或者写下额外的代码来调整你在不同设备上的应用程序的输出. 你可以通过在当前转换矩阵上修改默认的用户空间或者 CTM,你创建一个图形上下文后,CTM 是单位矩阵.你可以通过Quartz 转换功能去修改…

CoreGraphics.h 一些经常使用旋转常量 #define M_E 2.71828182845904523536028747135266250 e 
#define M_LOG2E 1.44269504088896340735992468100189214 log 2e 
#define M_LOG10E 0.434294481903251827651128918916605082 log 10e 
#define M_LN2 0.6931471805599453094172321214…

刚进入实验室导师就交给我一个任务,就是让我设计算法给图像进行矫正.哎呀,我不太会图像这块啊,不过还是接下来了,硬着头皮开干吧! 那什么是图像的矫正呢?举个例子就好明白了. 我的好朋友小明给我拍了这几张照片,因为他的拍照技术不咋地,照片都拍得歪歪扭扭的,比如下面这些照片: 人民币 发票 文本 这些图片让人看得真不舒服!看个图片还要歪脖子看,实在是太烦人了!我叫小明帮我扫描一下一本教科书,小明把每一页书都拍成上面的文本那样了.好气啊那该怎么办呢?一页一页用PS来处理?1000页的矫正啊,当然交给计算…

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二…

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二…

一.core 模块 1.Mat - 基本图像容器 Mat 是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数)的指针. 创建Mat对象方法:   1->Mat() 构造函数:   Mat M(2,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));   int sz[3] = {2,2,2};   Mat L(3,sz, CV_8UC(1), Scalar::all(0));   2->…

GDI+(Graphics Device Interface Plus图形设备接口加)是Windows XP和Windows Server 2003操作系统的子系统,也是.NET框架的重要组成部分,负责在屏幕和打印机上绘制图形图像和显示信息. GDI+不但在功能上比GDI 要强大很多,而且在代码编写方面也更简单,因此会很快成为Windows图形图像程序开发的首选. 一.              GDI+的特点和新增功能 GDI+与GDI一样,都具有设备无关性.应用程序的程序员可利用GDI+这样…

一.Mat生成图片 面的简单代码就可以生成两种表示方式下,图6-1中矩阵的对应的图像,生成图像后,放大看就能体会到区别: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 图6-1中的矩阵 img = np.array([ [[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]], [[255, 255, 0], [255, 0, 255], [0, 255, 255]], [[255, 255,…

引自:http://blog.csdn.net/wangxing233/article/details/51549880 零.前言 前段时间看到文章[1]和[2],大概了解了面部合成的基本原理.这两天空下来了,于是参考[3]自己实现了下.虽然[1]和[2]已经讲的很清楚了,但是有一些细节没有提到.所以我在这里记录一下实现的过程中以及一些小细节. 一.什么是面部合成? 这里的面部合成指的的是把一张脸逐渐的变化成另外一张脸.图1展示了从詹姆斯渐变到科比的过程.其实如果把这些图片合成视频的话效果会更好…

在获取点云数据时 ,由于设备精度,操作者经验环境因素带来的影响,以及电磁波的衍射特性,被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响,点云数据中讲不可避免的出现一些噪声.在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步,对后续的影响比较大,只有在滤波预处理中将噪声点 ,离群点,孔洞,数据压缩等按照后续处理定制,才能够更好的进行配准,特征提取,曲面重建,可视化等后续应用处理,PCL中点云滤波模块提供了很多灵活实用的滤波处理算法,例如:双边滤波,高斯滤波,条件滤波,直通滤波,基于随机采样一致性滤波,PC…

本文大部分内容来源于入门者的Python快速教程 - 番外篇之Python-OpenCV 本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: 延时摄影小程序 视频中截屏采样的小程序 图片数据增加(data augmentation)的小工具 物体检测框标注小工具 1 OpenCV 简介 OpenCV 是计算机视觉领域应用最广泛的开源工具包,基于 C/C++,支持 Linux/Windows/MacOS/Android/iOS,并提供了 Python,Matlab 和…

代码 先给出代码,再详细解释一下过程: #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespacecv; using namespacestd; #define GRAY_THRESH 150 #define HOUGH_VOT…

Quartz 2D 绘制模型定义了两种独立的坐标空间:用户空间(用于表现文档页)和设备空间(用于表现设备的本地分辨率).用户坐标空间用浮点数表示坐标,与设备空间的像素分辨率没有关系.当我们需要一个点或者显示文档时, Quartz会将用户空间坐标系统映射到设备空间坐标系统.因此,我们不需要重写应用程序或添加额外的代码来调整应用程序的输出以适应不同的设备. 我们可以通过操作CTM(current transformation matrix)来修改默认的用户空间.在创建图形上下文后,CTM是单位矩阵,…

本篇包含:16.Point    17.Putalpha    18.Putdata    19.Putpalette    20.Putpixel      21.Quantize     22.Resize   23.Rotate     24.Save                                   25.Seek    26.Show   27.Split    28.Tell     29.Thumbnail    30.Tobitmap     31.Transf…

当初选方向时就由于从小几何就不好.缺乏空间想像能力才没有选择摄影測量方向而是选择了GIS. 昨天同学找我帮他做图像匹配.这我哪里懂啊,无奈我是一个别人有求于我,总是不好意思开口拒绝的人.于是乎就看着他给的一章节内容開始敲代码了,今天总算给他完毕了. 做的比較简单,中间也遇到了不少问题,尤其是计算量大的问题,由于老师给的数据是粗配准过的数据, RANSAC算法评估时就简化了下. 理论内容: 第5章 图像配准建立几何变换模型 特征点建立匹配关系之后,下一步就是求解图像之间的变换关系.仿射变换可以非常…