1.原理简述:     根据两幅图像中的一些已知对应点(控制点对),建立函数关系式,通过坐标变换,实现失真图像的几何校正. 设两幅图像坐标系统之间畸变关系能用解析式来描述: 根据上述的函数关系,可以依次计算畸变图像每个像素的矫正坐标值,保持各像素值不变,这样生成一幅矫正图像. 2.实现过程: (1)因此首先要得到多项式,matlab提供了拟合多项式的函数 Isqcurvefit,                                格式:lsqcurvefit(f,a,x,y) f:符

算了半天一直在思考如何快速把矩阵算出来,网上基本都是在说边长为1的正方形的变换方式=.=   不怎么用得上…… 公式推导推半天,计算还麻烦.... ++++++++++++++++++++++++++++++ 对于透视变换: 其中我们在使用的时候最重要的是算出系数……………………  这里我们按照i=1计算 找了半天找到了这一篇论文:http://www.ixueshu.com/document/027c165d22e18077318947a18e7f9386.html 里面提到我们可以将公式 改

三个角点确定一个平面,畸变的平面可以看成是不同基底下同一图像的表示 ============================我是分割线============================= 1. 问题: 一张图片会因为拍摄角度.摆放角度的问题,在图像生成的时候有畸变,没有按一个正常的矩形显示 矫正之后:     2. 原理 1)利用霍夫变换找到矩形边界,以及角点 2)分成两个三角片矫正 如上图,畸变矩阵(左)投影到标准A4(右)有, 同理可得E点可由CB.CD为基底的组合来表示. =====

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 答辩通过了,补完~ 用的是仿射变换 def img_Transform(car_contours,oldimg,pic_width,pic_hight): car_imgs = [] for car_rect in car_contours: if car_rect[2] > -1 and ca

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% start -- 摄像机标定 ----------------------------------------------> 摄像机标定的数学过程如下 详细的数学解析可以看如下网址 http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/53216767 标定事

一开始我是这么想的,将待移入的元素分割四块,用mousemove获取第一次鼠标落入的区域来判断鼠标是从哪个方向进去的. 所以只要写个算法来判断鼠标的值落入该元素的区域就可以得出鼠标移入的方向,如下图: 对于数学不太好的我,只能上网找下看有没有人解决了.找到了如下这段: var x = (e.pageX - this.offsetLeft - (w / 2)) * (w > h ? (h / w) : 1); var y = (e.pageY - this.offsetTop - (h / 2))

一开始我是这么想的,将待移入的元素分割四块,用mousemove获取第一次鼠标落入的区域来判断鼠标是从哪个方向进去的. 所以只要写个算法来判断鼠标的值落入该元素的区域就可以得出鼠标移入的方向,如下图: 对于数学不太好的我,只能上网找下看有没有人解决了.找到了如下这段: var x = (e.pageX - this.offsetLeft - (w / 2)) * (w > h ? (h / w) : 1); var y = (e.pageY - this.offsetTop - (h / 2))

题意:给n*m的矩形区域,剔除其中1*1的方块,然后用不同矩形块填充整个矩形区域,求需要的矩形块最大面积的最小值. 思路:先判把矩形矫正,然后特殊处理边值为奇数,且在中心点的情况,最后处理障碍在其他位置,这个时候要分别枚举障碍周围四个方块对应最外面窗户,正好有三个方向,所以取其中的最小值即可. #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std ; int n , m

coreimage framework 组成 apple 已经帮我们把image的处理分类好,来看看它的结构: 主要分为三部分: 1)定义部分:CoreImage 何CoreImageDefines.见名思义,代表了CoreImage 这个框架和它的定义. 2)操作部分: 滤镜(CIFliter):CIFilter 产生一个CIImage.典型的,接受一到多的图片作为输入,经过一些过滤操作,产生指定输出的图片. 检测(CIDetector):CIDetector 检测处理图片的特性,如使用来检测

又是计算几何,我感觉最近对计算几何上瘾了. 当然,工作上也会用一些,不过工作上一般直接调用boost的geometry库. 上次写过最小包围圆,这次是最小包围矩形,要比最小包围圆复杂些. 最小包围矩形可不一定是个直立的矩形,也可能像下图一样是倾斜的. 求法如下: 1.求多边形凸包,这里凸包直接调用系统函数了,细节可以参考这里,虽然当时写的不怎么样. 2.将凸包两个相邻的点连线作为矩形一条边. 3.寻找凸包上距离已得到的边最远的点,过该点做平行线,得到矩形第二条边. 4.将凸包上点向已求得的边投影

变换使用的模板必须是单连通的,而且模板中心必须在模板内,如果在模板中打个结或是月牙形,这里的程序就处理不了了. 虽然非单连通模板也有办法处理,不过不是这里要讨论的. 这里用到的方法和矩形变换为圆那片文章中用的方法几乎一样,变换前后像素按比例缩减,不过在判断弧度和图像边界到模板中心距离时略有不同. 变换为圆时弧度可以直接计算出来,而变换为任意形状只能算出一个最小相似值. 至于图像边界到模板中心距离只能分八种情况判断了,处理圆时可以根据对称性简化程序,这里似乎没有什么好办法简化. 变换细节上,那篇文

Haar-like矩形遍历检测窗口演示Matlab源代码 clc; clear; close all; % Haar-like特征矩形计算 board = 24 % 检测窗口宽度 num = 24 % 检测窗口分划数 show = 1; % 1为作图 time = 0.001; % 作图间隔 %% if mod(board,num)~=0 error('检测窗口宽度必须是分划数的整数倍') else delta = board/num % 滑动步进值 end %% Haar特征1:左白,右黑,(

from:http://blog.sina.com.cn/s/blog_736aa0540101kzqb.html clc; clear; close all; % Haar-like特征矩形计算 board = 24                                              % 检测窗口宽度num = 24                                                % 检测窗口分划数 show = 1;            

建立m文件draw_rectangle.m. 其中p生成矩形的个数 function draw_rectangle(p) t = 1; x = rand(1)*10; y = rand(1)*10; w = rand(1)*10; h = rand(1)*10; b =[x y w h]; rectangle('Position', b) a{t} =b; flag =1; while flag ==1 x = rand(1)*10; y = rand(1)*10; w = rand(1)*10

如何给图像添加矩形框?以及添加想要输入的文字 ? 案例程序,如下所示: clc; close all; clear all;image = imread('/home/wangxiao/Pictures/image/gamersky_022origin_043_20147261368D.jpg');figure;imshow(image);hold onrectangle('Position',[100 100 100 100],'LineWidth',4,'EdgeColor','r'); 效

博客转载自:http://blog.csdn.net/Loser__Wang/article/details/51811347 本文目的在于记录如何使用MATLAB做摄像机标定,并通过opencv进行校正后的显示. 首先关于校正的基本知识通过OpenCV官网的介绍即可简单了解: http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 对于摄像机我们所关心的主要参数为摄像

最近对图像坐标的变换很感兴趣啊,这次是将一张图像变换为圆形. 变换原理就是按变换前后像素到圆心的距离按比例缩减就行了. 改变x,y方向上的系数,应该还可以变换为椭圆,不过我还没有尝试. 注意我这里相当于缩小图像了,所以用的是正向插值,如果想生成一个大圆,还是需要逆向插值的. 原图如下: 处理后效果: matlab代码如下: clear all;close all;clc; img=imread('lena.jpg'); [h w]=size(img); imshow(img); imgn=zer

在Opencv中的图像处理中,经常要用到minAreaRect()函数求最小外接矩形,该函数的返回值就是一个RotatedRect类对象. RotatedRect类定义如下: class CV_EXPORTS RotatedRect { public: //! various constructors RotatedRect(); RotatedRect(const Point2f& center, const Size2f& size, float angle); RotatedRect

一.相机标定基本理论 1.相机成像系统介绍 图中总共有4个坐标系: 图像坐标系:Op    坐标表示方法(u,v)                 Unit:Dots(个) 成像坐标系:Oi     坐标表示方法(x',y',z')            Unit:mm(毫米) Camera坐标系:Oc  坐标表示方法(x,y,z)           Unit:mm(毫米) World世界坐标系:Ow  坐标表示方法(X,Y,Z)     Unit:mm(毫米) 图中所示的坐标转换关系: {W

一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝

1.首先学习下傅里叶变换的东西.学高数的时候老师只是将傅里叶变换简单的说了下,并没有深入的讲解.而现在看来,傅里叶变换似乎是信号处理的方面的重点只是呢,现在就先学习学习傅里叶变换吧. 上面这幅图在知乎一个很著名的关于傅里叶变换的文章中的核心插图,我觉得这幅图很直观的就说明了傅里叶变换的实质.时域上的东西直观的反应到了频域上了,很完美的结合到了一起,233333.  无数正弦波叠加,震荡的叠加的最后结果竟然是方波,同理,任何周期性函数竟然都能拆分为傅里叶级数的形式,这样的简介与优雅,真令人折服.