利用OpenCV的矩阵操作实现图像的逆时针旋转90度操作 代码 Mat src = imread("C:\\Users\\fenggl\\Desktop\\测试.jpg",MREAD_UNCHANGED); imshow("原图", src); transpose(src, src); flip(src, src, ); imshow("逆时针旋转90度", src); 效果 解释说明 第一步:读入原图 Mat src = imread(&quo

一.图像的裁剪显示:有时程序需要显示图像的一部分而不是全部.实例代码如下: CDC* pDC = GetDC(); Graphics graph(pDC->GetSafeHdc()); Image image(_T("Pic.jpg")); // 表示从原图的(20,20)处开始,裁剪宽高为300,400的矩形区域,将其显示在(10,10)处 graph.DrawImage(&image,,,,,,,UnitPixel); ReleaseDC(pDC); 注意:对于不同的

1.图像转换为矩阵 matrix = numpy.asarray(image) 2.矩阵转换为图像 image = Image.fromarray(matrix)

本文来自:http://www.matrix67.com/blog/archives/tag/poj大牛的博文学习学习 节选如下部分:矩阵乘法的两个重要性质:一,矩阵乘法不满足交换律:二,矩阵乘法满足结合律经典题目1 给定n个点,m个操作,构造O(m+n)的算法输出m个操作后各点的位置.操作有平移.缩放.翻转和旋转    这 里的操作是对所有点同时进行的.其中翻转是以坐标轴为对称轴进行翻转(两种情况),旋转则以原点为中心.如果对每个点分别进行模拟,那么m个操作总共耗时 O(mn).利用矩阵乘法可

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

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. *

[字符串与数组] Q:Given an image represented by an NxN matrix, where each pixel in the image is 4 bytes, write a method to rotate the image by 90 degrees Can you do this in place? 题目:假定一幅图像能用NxN的矩阵表示,每个像素是四字节.写一个算法将图像旋转90度,你能否在原地进行操作(也即不分配额外的存储空间)? 解答: 我们不知

好像目前还没有这方面题目的总结.这几天连续看到四个问这类题目的人,今天在这里简单写一下.这里我们不介绍其它有关矩阵的知识,只介绍矩阵乘法和相关性质.    不要以为数学中的矩阵也是黑色屏幕上不断变化的绿色字符.在数学中,一个矩阵说穿了就是一个二维数组.一个n行m列的矩阵可以乘以一个m行p列的矩阵,得到的结果是一个n行p列的矩阵,其中的第i行第j列位置上的数等于前一个矩阵第i行上的m个数与后一个矩阵第j列上的m个数对应相乘后所有m个乘积的和.比如,下面的算式表示一个2行2列的矩阵乘以2行3列的矩阵

最近一个作业中要用到图像旋转,分享一下学习过程.如有讲错的地方,恳请指正! 图像旋转,想想真简单啊,不就是将图像矩阵乘上一个旋转平移矩阵就完了吗?实际上还真没这么简单.首先这个旋转平移矩阵怎么获得?通过这篇博客我们能够轻松理解这个过程.http://www.cnblogs.com/xianglan/archive/2010/12/26/1917247.html 该旋转平移矩阵可以通过以图像左上角为原点的矩阵坐标系转换到以图像中心为原点的笛卡尔坐标系,再乘上一个旋转矩阵,再将旋转后的图像转换到原点

题目链接:http://118.190.20.162/view.page?gpid=T27 问题描述 试题编号: 201503-1 试题名称: 图像旋转 时间限制: 5.0s 内存限制: 256.0MB 问题描述: 问题描述 旋转是图像处理的基本操作,在这个问题中,你需要将一个图像逆时针旋转90度. 计算机中的图像表示可以用一个矩阵来表示,为了旋转一个图像,只需要将对应的矩阵旋转即可. 输入格式 输入的第一行包含两个整数n, m,分别表示图像矩阵的行数和列数. 接下来n行每行包含m个整数,表示输

一.图像的旋转 今天的代码不是自己写的,缺少一些时间.但是认认真真推导了一下旋转的公式,代码的思想与原博博主一致,致敬! 愚以为,自己来实现图像旋转算法的关键点有二:其一,确定旋转后的图像边界.其二,确定图像新旧坐标系下的图像变换矩阵. 下面重点介绍图像变换矩阵(算法).由于我们常见的旋转算法是根据图像中心来进行的,并非是ROC坐标轴左上角的位置.如果我们直接进行变换,那么将难以写出图像变换矩阵.所以,我们将问题分为三步: 1.将原坐标轴1变换为新坐标轴2,得到图像变换矩阵M1: 2.在坐标轴2

利用OpenCV给图像添加中文标注 : 参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bbd2dd101012dbh.html  和https://blog.csdn.net/ubunfans/article/details/45719009 OpenCV不支持汉字输出,参考了网上的相关内容,将解决步骤简要记录如下:1.从 http://download.savannah.gnu.org/releases/freetype/ 下载FreeType库,windows下,根据

CCF计算机职业资格认证考试题解系列文章为meelo原创,请务必以链接形式注明本文地址 CCF CSP 201503-1 图像旋转 问题描述 旋转是图像处理的基本操作,在这个问题中,你需要将一个图像逆时针旋转90度. 计算机中的图像表示可以用一个矩阵来表示,为了旋转一个图像,只需要将对应的矩阵旋转即可. 输入格式 输入的第一行包含两个整数n, m,分别表示图像矩阵的行数和列数. 接下来n行每行包含m个整数,表示输入的图像. 输出格式 输出m行,每行包含n个整数,表示原始矩阵逆时针旋转90度后的矩

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

任务刚刚做完,就迫不及待的来写写在OpenCV中常见的几类数据类型: 在使用OpenCV时我们时常会碰到IplImage这个数据类型,IplImage就是我们通常说的“图像”进行编码的基本结构,这些图像可能是灰度,彩色,四通道的,其中每个通道可以包含任意的整数或者浮点数.因此,该类型比常见易于理解,比三通道的RGB彩色图像更为通用(这与计算机的取值有关). 虽然OpenCV是由C语言实现的,但是它使用的结构体也是遵循面向对象的思想设计的.实际上,IplImage是由CvMat派生的,而CvMat

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() );         

cvAbs , cvAbsDiff , cvAbsDiffS cvAdd , cvAddS , cvAddWeighted(可添加权重) #include <cv.h> #include <highgui.h> int main(int argc,char** argv) { IplImage *s1,*s2; s1=cvLoadImage("wukong.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR); s2=cvLoadImage("test.

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.

有很多函数有mask,代表掩码,如果某位mask是0,那么对应的src的那一位就不计算,mask要和矩阵/ROI/的大小相等.大多数函数支持ROI,如果图像ROI被设置,那么只处理ROI部分 少部分函数支持COI,如果COI设置,只处理感兴趣的通道 矩阵逻辑运算  void cvAnd(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, constCvArr* mask=NULL);//  void cvAndS(const CvArr* src,

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