實在出乎我的意料!OpenCV竟然連這么簡單的功能都沒有封裝!還要讓本大爺自己動手寫!強烈要求OpenCV下一個版本添加本功能! 函數功能和這個網頁一樣,只不過這個作者寫的太糟了,我把它變得簡潔了一點  ^_^ void rotate(const Mat& src, Mat& dst, float angle) { CV_Assert(!src.empty()); float radian = angle /180.0 * PI; ; ; ; copyMakeBorder(src, dst…

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…

理论 http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4045150.html 翻开任意一本图像处理的书,都会讲到图像的几何变换,这里面包括:仿射变换(affine transformation).投影变换(projecttive transformation).前者针对的是平面上的物体位姿变化,如水平/垂直方向位移.旋转.缩小/放大,常见的应用有ORC字符识别.后者针对的是三维空间中的位置变化,受限于物体依然是平面的,也称为二维投影变换,常见的应用有车牌识别.…

常常需要最图像进行仿射变换,仿射变换后,我们可能需要将原来图像中的特征点坐标进行重新计算,获得原来图像中例如眼睛瞳孔坐标的新的位置,用于在新得到图像中继续利用瞳孔位置坐标. 仿射变换在:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 这位大牛的博客中已经介绍的非常清楚. 关于仿射变换的详细介绍,请见上面链接的博客. 我这里主要介绍如何在已经知道原图像中若干特征点的坐标之后,计算这些特征点进行放射变换之后的坐标,然后做一些补充. *…

▶ 使用 OpenCV 从文件读取彩色的 png 图像,旋转一定角度以后写回文件 ● 代码,核函数 // rotate.cl //__constant sampler_t sampler = CLK_NORMALIZED_COORDS_FALSE | CLK_FILTER_NEAREST | CLK_ADDRESS_CLAMP;// 设备采样器,可以启用,并删除函数 imageRotate 中的采样器参数 __kernel void imageRotate(__read_only image2d…

用户在使用Android手机拍摄过程中难免会出现文本图像存在旋转角度.这里采用霍夫变换.边缘检测等数字图像处理算法检测图像的旋转角度,并根据计算结果对输入图像进行旋转矫正. 首先定义一个结构元素,再通过该结构元素对该图像进行开运算和闭运算(即腐蚀膨胀运算). Imgproc.cvtColor(matOri, matGray, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY); Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.CV_SHAPE_R…

图像旋转:本质上是对旋转后的图片中的每个像素计算在原图的位置. 在opencv包里有自带的旋转函数,当你知道倾斜角度theta时: 用getRotationMatrix2D可得2X3的旋转变换矩阵 M,在用warpaffine函数可得倾斜后的图像dst. 很方便啊,为什么还要自己实现底层的图像旋转呢?因为有些地方你用这两个函数就会出现问题,比如说: 当原图的size是MXN,且图像是完全填充的(因为如果有留白可能还不能将问题完全反映出来),现在你需要将它90°变换(为了形象说明),可是用前面两个…

OpenCV图像旋转的代码 cv::transpose( bfM, bfM ) 前提:使用两个矩阵Mat型进行下标操作是不行的,耗费的时间太长了.直接使用两个指针对拷贝才是王道.不知道和OpenCV比较效果如何. 贴出下面的代码:  C++     //图像旋转     cv::Mat Transpose(cv::Mat &inMat)       {         cv::Mat outMat( inMat.cols, inMat.rows, inMat.type() );         …

图像旋转是指图像按照某个位置转动一定角度的过程,旋转中图像仍保持这原始尺寸.图像旋转后图像的水平对称轴.垂直对称轴及中心坐标原点都可能会发生变换,因此需要对图像旋转中的坐标进行相应转换. 如下图: 假设图像逆时针旋转\(\theta\),则根据坐标转换可得旋转转换为: \[ \begin{cases} x' = r\cos(\alpha - \theta)\\ y' = r\sin(\alpha - \theta)\tag{1} \end{cases}\] 而 \[r = \sqrt{x^2 +…

话说,平凡之处显真格,这一点也没错!  比如,对旋转图像进行双线性插值,很简单吧?  可,对我,折腾了大半天,也没有达到预期效果!  尤其是三个误区让我抓瞎好久: 1,坐标旋转公式.   这东西,要用的时候查资料,抄过来,从不记清,猛地一下让人写正确,确实不容易,虽然只是正余弦的排列问题.画图推导的方法也是知道,但是,奈何又记不得三角形的和角展开公式.没办法,只好逐一测试验证了,心血经验,45.90,135,180这几个角度最好都验证一下. 2,双插的数据来源. 一开始,思维上习惯地数据来源认定…