原文地址 https://blog.csdn.net/lircsszz/article/details/80249017 最近在研究图像校正,现将镜头失真中常见的径向畸变(radial distortion)和切向畸变(tangential distortion)使用Matlab模拟出来. 镜头畸变的数学模型如下: 将此模型进一步简化为两部分 由于opencv中畸变系数只与k1,k2,k3,p1,p2有关,所以在此我也只考虑这五个系数对畸变的影响. 使用矢量场绘制径向畸变: function r

VC++  在使用 CImage 的Draw 输入一个图像时,有时候会造成图像失真严重,解决的方法如下 失真主要是由于变形造成的.只要设置一下变形的模式就可以了 ::SetStretchBltMode(*pDc, HALFTONE); ::SetBrushOrgEx(*pDc, , , NULL); img.StretchBlt(*pDc, , , , , SRCCOPY);

现象:Office PowerPoint 保存出来的PPT文件在WPS下播放的时候会出现图像失真的显现. 解决方法:Office PowerPoint打开PPT将里面的图像另存为BMP格式的图像文件,再用WPS打开原来的PPT文件,用另存出来的BMP格式的文件替换原来的失真图像.

(一)图像几何变换理论知识 (1)图像的平移与比例 图像的平移很简单,平移前后的坐标分别为(x,y)和(x',y'),则满足的关系式为 x'= x +Tx: y'= y +Ty: 其中Tx与Ty分别为对应的偏移量. 图像的比例也很简单,可以描述为:x'=S_x * x;  y'=S_y * y; 那么上述的关系怎么用一个矩阵来表示呢?一个很重要的矩阵来了,那就是变换矩阵T,并且对于二维坐标下的点,一般转化为笛卡尔坐标系下进行计算,用一个三维点表示二维的,只不过把最后一项值置为1,这样一个二维坐标

项目里面有用到插值滤波器的场合,用matlab做了前期的滤波器性能仿真,产生的滤波器系数保存下来输入到FPGA IP中使用即可. 下面是仿真的代码 % clear all close all Nx = ; Tx = ; nx = :Nx-; x = sin(*pi**nx/Tx); L = ; % Ny = L * Nx; % ny = :Ny-; % yi = zeros(,Ny); % yi(:L:Ny) = x; % figure; % stem(yi); Fst1 = 0.05; Fp1

在 VC 中使用 StretchBlt 会碰到一些与点阵图大小缩放相关的一些问题.在扩展一个点阵图时,StretchBlt必须复制图素行或列.如果放大倍数不是原图的整数倍,那么此操作会造成产生的图像有些失真.如果目的矩形比来源矩形小,那么StretchBlt在缩小图像时就必须把两行(或列)或者多 行(或列)的图素合并到一行(或列).完成此操作有四种方法,它根据装置内容伸展模式属性来选择其中一种方法.您可使用 SetStretchBltMode 函数来修改这个属性.SetStretchBltMod

十一没什么事干,接着看图像算法. 这个球面化算法最初是在ps上的球面化滤镜中看到的,感觉挺有意思,就研究了一下. 算法的详细推导可以在这篇博客中找到,我比较懒,只在纸上推了一遍,就不在博客上编辑了. 不过这里还是要把逆变换公式写一下. 公式如下: 其中R为球的半径,x,y为目标图像像素坐标,xx,yy为源图像像素坐标. 原图: 球面化后: matlab代码如下: clear all;close all;clc; img=imread('lena.jpg'); [h w]=size(img); i

转眼间三月都已经过去一半,一直找不到有什么可以写的,一直想等自己把LTE仿真平台搭好后,再以连载的形式记录下来.但是,后来一想,我必须先做好充分的铺垫,在这过程中也遇到了很多问题,及时留下点什么,也是好的.即便以后回过头来再看这些文章,可能会有些许惊讶,惊讶于当时的无知或是稚嫩.不得不说,时间真的是一把杀猪刀,猪没少杀,更可怕的是扼杀了许多人的梦想.今天没有去实验室,我觉得在忙了一周后,应该停下来歇歇,有时候的驻足观望或许是为了更好的前行. 言归正传,今天想记录的是自己在仿真中遇到的一个问题,那

Matlab Simulink仿真工具的应用 ****Simulink是一个用来对动态系统进行建模.仿真和分析的软件包.使用Simulink来建模.分析和仿真各种动态系统(包含连续系统.离散系统和混合系统),将是一件很轻松的事情. 它提供了一种图形化的交互环境,仅仅需用鼠标拖动的方法便能迅速地建立起系统框图模型,甚至不须要编写一行代码. 因为Simulink具有强大的功能与友好的用户界面.因此它已经被广泛地应用到诸多领域之中.如: (1)通讯与卫星系统. (2)航空航天系统. (3)生物系统.

MFC中位图伸缩函数StretchBlt在对图片进行缩放时会造成严重的图片失真. 在了解解决方法前先巩固下StretchBlt的用法: StretchBlt 函数功能:函数从源矩形中复制一个位图到目标矩形,必要时按目前目标设备设置的模式进行图像的拉伸或压缩. 函数原型: BOOL StretchBlt(HDC hdc, int nXOriginDest, int nYOriginDest, int nWidthDest, int nHeighDest, HDC hdcSrc, int nXOri

matlab各类数据图像之间的转化 rgb类型转化为二值的步骤例如以下: 1.採用命令im2double将rgb类型转化三维的double >> str='E:\programing\Eigenface_PAC\Face\image_0001.jpg'; >> A=imread(str); >> imshow(A); 2.用命令imresize调整图像的尺寸大小 >> B=imresize(A,[529 529]); >> imshow(B);

clc; clear all; close all; I = imread('E:\matlab\files-images\tomsen512.jpg'); rs = size(I, 1);% 行数cs = size(I, 2); % 列数% ch为列间隔 cw为行间隔 ,控制分块图像的大小,如现在的8*8% numr为间隔块个数 numc为间隔块个数ch = 8;   cw = 8; numr = round(rs/ch); numc = round(cs/cw); % 区域块分割t1 = (

http://www.p-chao.com/ja/2016-09-27/matlab%E8%A7%A3%E6%9E%90pfm%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E5%9B%BE%E5%83%8F/ 关于pfm格式,从来没有官方权威的定义,但是常常在一些场合用到,如生物医学成像,红外成像等,尤其是其浮点方式的存储的位图使得其在科研和学习场合应用都很方便,Middlebury数据库中的视差图像就是以pfm格式进行存储的. 一.PMF格式 PMF格式主要有两部分组成:头.元数据. 头有三行: 第一

注:本系列来自于图像处理课程实验.用Matlab实现最主要的图像处理算法 1.Fourier变换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外.我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourier

1. 理论知识 理论知识请参考: 机器人学导论++(原书第3版)_(美)HLHN+J.CRAIG著++贠超等译 机器人学课程讲义(丁烨) 机器人学课程讲义(赵言正) 2. Matlab Robotics Toolbox安装 上官网: http://petercorke.com/wordpress/toolboxes/robotics-toolbox Download RTB-10.3.1 mltbx format (23.2 MB) in MATLAB toolbox format (.mltb

最近接触点云比较多,如果把图像投影到点云应该挺有意思. 首先需要载入图像,然后做个球或其他什么形状的点云,这里可以参考球坐标公式. 最后通过pcshow将像素输出到点云上即可. 原图: 投影后的点云: 代码如下: clear all; close all; clc; img = imread('lena.jpg'); [m,n,d]=size(img); I=reshape(img,[],d); R=; x=zeros(m*n,); y=zeros(m*n,); z=zeros(m*n,); n

图像处理中像Adas.车辆检测等都需要采用视频文件比较好处理一点,利用帧差法.背景减法.光流法等,那么将视频文件转换到图像文件怎么做呢?话不多说,见代码一目了然: %========================================= % 此函数实现从视频到每帧图片的转换并保存 % by 振龙 // %========================================= function video2image mov = VideoReader('测试视频.asf'

处理原理就是将邻域像素平均值赋给邻域中的所有像素. 这里将处理方法分为了带线条和不带线条,带线条处理后的视觉效果要好些. 原图: 处理结果(不带线条): 处理结果(带线条): 代码处理的是带线条的情况. matlab代码如下: clear all; close all;clc; img=imread('lena.jpg'); imshow(img,[]); [h w]=size(img); imgn=zeros(h,w); n=; nw=floor(w/n)*n; nh=floor(h/n)*n

最近流行的网络迷恋的照片做头像,闲来无事,取matlab获取一个建设者,它可以产生包括0-9以及99+OCD. 原理很easy,图叠加,这里为了降低文件,将数字图片保存在.mat二进制文件里. ===================================================================================================== 代码例如以下: clear,clc %% open image file [fn,pn,fi]=uig

5.下图(a)是一幅两个灰度图像合成的图像,已知其中一幅图像如图(b)所示,试把另一幅图像提取出来,并显示. 运用减法做 %加载入要处理的图片 A=imread('a.png'); %将I变为[0,1]的值 B=imread('b.png'); subplot(221); imshow(A); title('原图'); subplot(222); imshow(B); title('其中一幅图片'); subplot(223); imshow(A-B); title('处理后图像'); 处理结果

一  将图片转化为txt文本文件 a=imread('picture.bmp');   //读取picture.bmp图片 b=rgb2gray(a);                 //由rgb图片转化为灰度图 c=b';                               //matlab由图片转换为矩阵是一列一列转的,txt文件数据读入矩阵也是一列一列读入的,后文以行为单位处理的话需要转置,后面还要再转置一次 fid0=fopen('data.txt','wt');   //在m