极坐标想必学过高中数学的人都听过,一般的坐标系中用(x, y)值来描述一个点的位置,而在极坐标系中,则使用到原点的距离ρ和夹角θ来描述该点的位置. 我很早就接触了Photoshop,知道Photoshop里面有个极坐标的扭曲滤镜,如下图: 明白了极坐标(正向.反向)的大致效果是:能将矩形图案变成圆形(环形)图案,或者反过来. 例如制作这种超现实的特效: Photoshop中的“极坐标”滤镜的原理是:以右上角为圆心,旋转以后生成的是一个长宽都是画布两倍的图形,然后将此图形压缩至二分之一,最后将圆心

投影变换 在放射变换中,物体是在二维空间中变换的.如果物体在三维空间中发生了旋转,那么这种变换就成为投影变换,在投影变换中就会出现阴影或者遮挡,我们可以运用二维投影对三维投影变换进行模块化,来处理阴影或者遮挡.在OpenCV中有类似于getAffineTransform函数:getPerspectiveTransform(src,dst)函数 用来处理计算投影变换矩阵.与getAffineTransform函数不同的是传入的参数是三维空间坐标系的空间坐标,也就是4*2的二维ndarray,其中每

#include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<iostream> // center:极坐标的变换中心 // minr:变换中心的最小距离 // mintheta:最小距离 // thetaStep:角度的变换步长 // rStep:距离的变换步长 cv::Mat pola

项目地址: https://github.com/Carbs0126/AvatarImageView 前言: 在做电话本或者其他应用时,显示联系人头像的策略一般是这样的:先判断是否有头像图片,如果有,则直接显示图片:如果没有,则显示联系人的名字的第一个字,将这个文字作为头像,并添加背景颜色. 截图:     主要功能:1.显示圆形图像:2.显示圆形文字:3.文字大小与圆形半径的比例可以调整:4.可以添加圆形边框:5.图片.文字的显示始终是居中的:其中图片的居中规则是:如果图片宽大于高,那么截取以

模型变换.视图变换.投影变换.视口变换介绍 opengl中存在四种变换,分别是模型变换,视图变换,投影变换,视口变换.这四种变换是图形渲染的基本操作,实质上这四种变换都是由矩阵乘法表示(这些操作都是由一个4*4的矩阵来完成的),通过变换,我们可以看到各种通的显示效果,最简单的效果就是让图元沿着某个方向变换(放大,缩小,翻转等)或者对所要显示的图元进行裁剪.接下来我们就详细介绍这四种变换以及相互之间的联系. 我们要在屏幕上显示一个具有三维坐标的物体,大致需要以下步骤: 1.     进行模型,视图

本篇只描述圆形图像的两种实现方式,动态阴影边框如下: [Qt]QLabel之动态阴影边框 目前实现的效果如下: 左右两边实现的方式不同: 右边比较简单 min-width: 100px; max-width: 100px; min-height: 100px; max-height: 100px; border-radius: 50px; border-width: 0 0 0 0; border-image: url(H:/Qt Project/UIDesignTest/Heben.jpg)

从本节开始,我们使用SharpGL带的VS2010扩展,来直接生成SharpGL工程. 如果你新建项目时,没有看到下面的SharpGL项目,那么请事先在SharpGL源代码中找到一个叫 ”SharpGL 2.0 Visual Studio Extension“目录 ,安装名为 SharpGL.vsix的vs2010扩展, 然后重启你的vs2010. 利用上面的SharpGL项目,直接生成一个完整的SharpGL工程,它带有Opengl窗体控件,基本代码已经都完成了, 你只需要修改3D绘图部分的代

本文用 Python 实现 PS 中的一种滤镜 极坐标变换到平面坐标,具体的算法原理和效果可以参考之前的博客: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/42214641 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io import numpy as np import numpy.matlib import math file_name='D:/Image Processin

OpenGL中不设置模型,投影,视口,所绘制的几何图形的坐标只能是-1到1(X轴向右,Y轴向上,Z轴垂直屏幕向外). 产生目标场景的过程类似于用照相机进行拍照: (1)把照相机固定在三角架上,并让他对准场景 从不同位置观察场景(视图变换) (2)对场景进行安排,使各个物体在照片中的位置是我们所希望的 移动,旋转或者放大缩小场景中的物体(模型变换) (3)选择照相机镜头,并调整放大倍数(调焦) 显示物体时,可以选择物体是如何投影到屏幕上(投影变换) (4)确定照片的大小,放大照片还是缩小照片 把图

显示图像时,很多个性化显示,圆形或圆角.气泡等等,我们这一篇文章探讨一下圆形和气泡的显示,仿照易信中的实现,先看下效果图: 代码: public class RoundImageView extends ImageView { public RoundImageView(Context context) { super(context); // TODO Auto-generated constructor stub } public RoundImageView(Context context

产生目标场景的过程类似于用照相机进行拍照: (1) 把照相机固定在三角架上,并让他对准场景从不同位置观察场景(视图变换) gluLookAt (2) 对场景进行安排,使各个物体在照片中的位置是我们所希望的 移动,旋转或者放大缩小场景中的物体(模型变换) glTranslate* ,glRotate* ,glScale* (3) 选择照相机镜头,并调整放大倍数(调焦) 显示物体时,可以选择物体是如何投影到屏幕上(投影变换) glFrustum , gluPerspective , glOrtho

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至參数空间.变换公式例如以下: 变换以后,图像空间与參数空间存在下面关系: 图像空间中的一点在參数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点的各条曲线. 以下使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检測. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Can

思路:这里用到的是图像求交.现在画布上画上圆形,即所需要的圆形头像,然后设置paint的属性设置为求交集,再将bitmap划到canvas上面就好了. 代码如下: private static Bitmap getCircleBitmap(Bitmap bitmap) { int width = bitmap.getWidth(); int height = bitmap.getHeight(); int r = width > height ? height : width; Bitmap b

在网上找了一下,最简单的是利用canvas的setXfermode,来控制图片重合部分的显示策略. 图片混合时,先画的是dst,后画的是src,各种混合的方式如下,其中圆形是dst,正方形是src: 不过网上的一些做法没有考虑到图片为长方形的情况,下面给出我修正后的做法: 这里我们采用srcin模式,先画透明的圆形即dst,再画原图即src,两个重叠的部分就是我们需要的圆形图了(dstin也可以,就是先画原图,再画透明的圆形). 就是先判断宽和高中最大max.最小min,只创建半径为min的透明

这个课题在很久以前就已经有所接触,不过一直没有用代码去实现过.最近买了一本<机器视觉算法与应用第二版>书,书中再次提到该方法:使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率,例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理. 在网络上很多的PS教程中,也有提到使用FFT来进行去网纹的操作,其中最为广泛的是使用PS小插件FOURIER TRANSFORM,使用过程为:打开图像--进行FFT RGB操作,然后定位到红色通道,选取通道中除了最中心处的之外的白点区

%%% 极坐标到平面坐标 clc; clear all; close all; addpath('E:\PhotoShop Algortihm\Image Processing\PS Algorithm'); I=imread('4.jpg'); I=double(I); Image=I; Info_Size=size(Image); row=Info_Size(1); col=Info_Size(2); e=col/row; R=row/2; a=col/2; b=row/2; Image_n

// define head function #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp" #include "cxcore.hpp&quo

摘要 图像几何变换又称为图像空间变换, 它将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置.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. 几何变换大致分为仿射变换.投影变换.极坐标变换,完成几何变换需要两个独立的算法过程: 1.一个用来实现空间坐标变换的算法,用它描述每个像素如何从初始位置移动到终止位置 2.一个插值算法完成输出图像的每个像素的灰度值 放射变换 首先,先来分析一下放射变换的原理: 什么是放射变换? 仿射变换是从一个二维坐标系变换到另一个二维坐标系,属于线

一般对图像的变化操作有放大.缩小.旋转等,统称为几何变换,对一个图像的图像变换主要有两大步骤,一是实现空间坐标的转换,就是使图像从初始位置到终止位置的移动.二是使用一个插值的算法完成输出图像的每个像素的灰度值.其中主要的图像变换有:仿射变换.投影变换.极坐标变换. 仿射变换 二维空间坐标的仿射变换公式: \[ \left( \begin{matrix} \overline{x} \\ \overline{y} \end{matrix} \right) =\left( \begin{matrix}

图像配准需要将一张测试图片按照第二张基准图片的尺寸.角度等形态信息进行透视(仿射)变换匹配,本例通过Surf特征的定位和匹配实现图像配准. 配准流程: 1. 提取两幅图像的Surf特征 2. 对Surf特征进行匹配,找到最匹配的特征点对 3. 提取最优配对点的坐标,生成透视变换矩阵 4. 对测试图像经过透视变换,生成配准图像 以下是Opencv代码实现: #include "highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonf