cv2.warpPerspective后的图像大小

python+opencv图像变换的两种方法cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective

本文链接:https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/80720359 # usr/bin/env python # coding: utf- ##################### 对图像进行变换(旋转) # 2018年6月17日07:: import cv2 import numpy as np # 这里说一下旋转的opencv中为旋转提供的三个要素 # 旋转的中心点(center) # 旋转角度() # 旋转后进行放缩 # 我们可

机器学习进阶-案例实战-答题卡识别判 1.cv2.getPerspectiveTransform(获得投射变化后的H矩阵) 2.cv2.warpPerspective(H获得变化后的图像) 3.cv2.approxPolyDP(近似轮廓) 4.cv2.threshold(二值变化) 7.cv2.countNonezeros(非零像素点个数)6.cv2.bitwise_and(与判断)

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx

机器学习进阶-案例实战-图像全景拼接-图像全景拼接(RANSCA) 1.sift.detectAndComputer(获得sift图像关键点) 2.cv2.findHomography(计算单应性矩阵H) 3.cv2.warpPerspective(获得单应性变化后的图像) 4.cv2.line(对关键点位置进行连线画图)

1. sift.detectAndComputer(gray, None) # 计算出图像的关键点和sift特征向量参数说明:gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 计算出单应性矩阵参数说明:kpA表示图像A关键点的坐标, kpB图像B关键点的坐标, 使用随机抽样一致性算法来进行迭代,reproThresh表示每次抽取样本的个数 3.cv2.warpPespective(imageA, H,

Opencv-Python 图像透视变换cv2.warpPerspective

# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import sys img = cv2.imread('test.jpg') # cv2.imshow("original", img) # 可选,扩展图像,保证内容不超出可视范围 img = cv2.copyMakeBorder(img, 200, 200, 200, 200, cv2.BORDER_CONSTANT, 0) w, h = img.shape[0:2] angl

机器学习进阶-图像形态学操作-梯度运算 cv2.GRADIENT(梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像)

1.op = cv2.GRADIENT 用于梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像梯度运算:表示的是将膨胀以后的图像 - 腐蚀后的图像,获得了最终的边缘轮廓代码: 第一步:读取pie图片第二步:进行腐蚀和膨胀操作第三步:将膨胀的图像 - 腐蚀的图像,获得相减得图像第四步:使用cv2.morphologyEx(src, cv2.GRADIENT, kernel) 获得梯度运算的图片的操作第五步:绘制第三步和第四步生成的图片 import cv2 import numpy as np # 第一

Halcon将裁剪后的图像还原为原始大小

************************************************************* * Halcon将裁剪后的图像还原为原始大小 * Author: LiGuangyu * Date: -- * 在Halcon的使用中,有时候需要对图像开窗,而测量时又需要还原为原始大小 ************************************************************* *在原始图像上的开窗位置 OrigOffsetX:= OrigO

[译]Android调整图像大小的一些方法

翻译自某大神在Stack Overflow里的自问自答 (一般我们将Bitmap翻译为位图,但为了更好理解,在本文中我将它翻译成图像): 我们在开发的时候,经常需要从服务器中加载图像到客户端中,但有时手机屏幕较小(服务器传来的图像是大图)导致我们需要重新调整图像的大小以适应手机的屏幕.我们可以使用createScaledBitmap方法来调整图像的大小,可当我们使用createScaledBitmap来得到大量的缩略图后(图像数量较大),会导致许多的内存溢出错误(out-of-memory e

COS数据处理WebP压缩 | 减少70%图像大小

当前网络中,图片仍是占用流量较大的一部分,在网站的视觉效果和加载速度之间,我们始终面临着两难选择. 一个网站的内容,不仅仅只有文字,图片.动图.视频等众多元素都在帮助用户从我们的网站获取更多的信息,当然,图片比起文字会消耗更多的网络资源,并且最令人担忧的是,它会增加网站的加载完成时间,影响用户体验. 为了在尽可能不影响图片质量的前提下压缩体积,谷歌公司在 2010 年提出了 WebP 格式. 有一些现实的问题摆在我们面前. 在互联网碎片化的大趋势下,相对于文字来说,大部分人会更愿意接受图片所传递

(opencv08)cv.resize()调整图像大小

(opencv08)cv.resize()调整图像大小 img = cv2.resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None) src 输入图片 dsize 输出图片尺寸 fx,fy 沿x轴,y轴的缩放系数 interpolation 插入方式 INTER_NEAREST 最近邻插值 INTER_LINEAR 双线性插值(默认设置).放大图片用这个,速度快.效果也不错. INTER_AREA 使用像素区域关系进行重

C#中如何调整图像大小

在本篇文章中,我将介绍如何在C#中来调整你想要的图像大小.要实现这一目标,我们可以采取以下几个步骤: 1.首先要获取你想要调整大小的图像: string path = Server.MapPath("~/Images"); System.Drawing.Image img = System.Drawing.Image.FromFile(string.Concat(path,"/3904.jpg")); 2.将图像转换为Bitmap: Bitmap b = new B

PHP获取远程图片并调整图像大小（转）

<?php /** * *函数:调整图片尺寸或生成缩略图 *修改:2013-2-15 *返回:True/False *参数: * $Image 需要调整的图片(含路径) * $Dw=450 调整时最大宽度;缩略图时的绝对宽度 * $Dh=450 调整时最大高度;缩略图时的绝对高度 * $Type=1 1,调整尺寸; 2,生成缩略图 */ $phtypes=array('img/gif', 'img/jpg', 'img/jpeg', 'img/bmp', 'img/pjpeg', 'img/x-

PHP获取远程图片并调整图像大小

<?php /** * *函数:调整图片尺寸或生成缩略图 *修改:2013-2-15 *返回:True/False *参数: * $Image 需要调整的图片(含路径) * $Dw=450 调整时最大宽度;缩略图时的绝对宽度 * $Dh=450 调整时最大高度;缩略图时的绝对高度 * $Type=1 1,调整尺寸; 2,生成缩略图 */ $phtypes=array('img/gif', 'img/jpg', 'img/jpeg', 'img/bmp', 'img

Delphi XE2及以后的版本编译后的程序大小问题

说说Delphi XE2及以后的版本编译后的程序大小问题. 其实最终得到的程序并不大,由于编译器的变化,XE2里Debug版程序比Release版程序大很多,要减小程序体积,就使用Release版.下面给出稍微具体点的信息(都是空程序): Win32 Debug版 VCL程序大约6M FireMonkey程序大约8M Win32 Release版 VCL程序大约1.5M FireMonkey程序大约3M Win64 Debug版 VCL程序大约7M

PCA降维—降维后样本维度大小

之前对PCA的原理挺熟悉,但一直没有真正使用过.最近在做降维,实际用到了PCA方法对样本特征进行降维,但在实践过程中遇到了降维后样本维数大小限制问题. MATLAB自带PCA函数:[coeff, score, latent, tsquared] = pca(X) 其中,X是n*p的,n是样本个数,p是特征维数. (1)coeff矩阵是返回的转换矩阵,就是把原始样本转换到新空间中的转换矩阵. (2)score是原始样本矩阵在新样本空间中的表示,也就是原始样本乘上转换矩阵,但是还不是直接乘,要减去一

CSS 图像大小

CSS 图像大小虽然在HTML中,img标签有属性height.width设置高和宽,在工作中却使用得非常少,通常使用CSS来控制大小. 给盒子设置属性height.width限制大小.单位通常是像素. 示例 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>图像大小</title> <style type="text/css"> /*图像尺寸

机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-轮廓检测 1.cv2.cvtColor(图像颜色转换) 2.cv2.findContours(找出图像的轮廓) 3.cv2.drawContours(画出图像轮廓) 4.cv2.contourArea(轮廓面积) 5.cv2.arcLength(轮廓周长) 6.cv2.aprroxPloyDP(获得轮廓近似) 7.cv2.boudingrect(外接圆)..

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method) # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.