仿射变换(affine transform)与透视变换(perspective transform)在图像还原.图像局部变化处理方面有重要意义.通常,在2D平面中,仿射变换的应用较多,而在3D平面中,透视变换又有了自己的一席之地.两种变换原理相似,结果也类似,可针对不同的场合使用适当的变换. 仿射变换和透视变换的数学原理不需深究,其计算方法为坐标向量和变换矩阵的乘积,换言之就是矩阵运算.在应用层面,仿射变换是图像基于3个固定顶点的变换,如图所示: 图中红点即为固定顶点,在变换先后固定顶点的像素值

实验基础 本次实验通过一个简短的例子,主要来说明下面4个问题: 1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角,X轴为图像矩形的上面那条水平线:Y轴为图像矩形左边的那条垂直线.该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的.(OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角,可以设置的). 2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点的值的时候,x1并不是图片中对应点的x轴坐标,而是图片中对应点的y坐标.因此其访问的结果其实是访问image图像中的Point

什么是仿射变换? 原理:1.一个任意的仿射变换都能表示为 乘以一个矩阵(线性变换) 接着再 加上一个向量(平移) 2.综上所述,我们能够用仿射变换来表示: 1)旋转(线性变换) 2)平移(向量加) 3)缩放操作(线性变换) 事实上,仿射变换代表的是两幅图之间的关系. 3.我们通常使用2*3矩阵来表示仿射变换: 考虑到我们要使用矩阵A和B对二维向量做变换,所以也能表示为下列形式: 怎样才能求得一个仿射变换? 1.我们在上文有提到过仿射变换基本表示的就是两幅图片之间的联系.关于这种联系的信息大致可以

参考: 图像处理的仿射变换与透视变换(https://www.imooc.com/article/27535) http://ex2tron.wang/opencv-python-extra-warpaffine-warpperspective/ 如何通俗地讲解「仿射变换」这个概念? 计算机视觉:算法与应用

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. *

仿射变换的基本概念 仿射变换是一种二维坐标(x, y)到二维坐标(u, v)的线性变换,其数学表达式形式如下: 对应的齐次坐标矩阵表示形式为: 仿射变换保持了二维图形的“平直性”(直线经仿射变换后依然为直线)和“平行性”(直线之间的相对位置关系保持不变,平行线经仿射变换后依然为平行线,且直线上点的位置顺序不会发生变化). 非共线的三对对应点可以确定一个唯一的仿射变换. 几种常见的仿射变换形式: 平移变换 数学形式: 矩阵形式: 缩放变换 矩阵形式: 旋转变换 矩阵形式: 仿射变换形式汇总图: O

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

2.图像操作 图片裁剪 裁剪是利用array自身的下标截取实现 HSV空间 除了区域,图像本身的属性操作也非常多,比如可以通过HSV空间对色调和明暗进行调节.HSV空间是由美国的图形学专家A. R. Smith提出的一种颜色空间,HSV分别是色调(Hue),饱和度(Saturation)和明度(Value).在HSV空间中进行调节就避免了直接在RGB空间中调节是还需要考虑三个通道的相关性.OpenCV中H的取值是[0, 180),其他两个通道的取值都是[0, 256) 直方图 无论是HSV还是R

本文大部分内容来源于入门者的Python快速教程 - 番外篇之Python-OpenCV 本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: 延时摄影小程序 视频中截屏采样的小程序 图片数据增加(data augmentation)的小工具 物体检测框标注小工具 1 OpenCV 简介 OpenCV 是计算机视觉领域应用最广泛的开源工具包,基于 C/C++,支持 Linux/Windows/MacOS/Android/iOS,并提供了 Python,Matlab 和

文章转自:https://www.kancloud.cn/aollo/aolloopencv/262768 一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 impor

关于OpenCV简介  OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口. 在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为较大众的开源库,拥有了丰富的常

From Here: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 Python下使用OpenCV 本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增加(data augmentation)的小工具 - 物体检测框标注小工具 其中后两个例子的代码可以在下面地址直接下载: frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners 6.1 OpenCV简介 O

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}

介绍 上面的图像使它不言而喻什么是几何变换.它是一种应用广泛的图像处理技术.例如,在计算机图形学中有一个简单的用例,用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容. 它也可以应用于扭曲一个图像到另一个图像平面.例如,与其直视前方的场景,不如自上而下地看.在这个场景中应用透视图变换来实现这一点. 另一个应用是训练深层神经网络.训练深度模型需要大量的数据.在几乎所有的情况下,模型都受益于更高的泛化性能,因为有更多的训练图像.人工生成更多数据的一种方法是对输入数据随机应用仿射变换(增强)

基础学习笔记之opencv(24):imwrite函数的使用 tornadomeet 2012-12-26 16:36 阅读:13258 评论:9 基础学习笔记之opencv(23):OpenCV坐标体系的初步认识 tornadomeet 2012-12-12 00:25 阅读:3803 评论:3   基础学习笔记之opencv(22):learning OpenCV书中一个连通域处理函数 tornadomeet 2012-12-11 21:08 阅读:4913 评论:4   基础学习笔记之op

年会签到,拍自己的大头照,有的人可能会拍成横向的,需要旋转,用人脸检测并修正它(图片). 1. 无脑检测步骤为: 1. opencv 读取图片,灰度转换 2. 使用CascadeClassifier()通过训练数据训练分类器 3. detectMultiScale()检测人脸 训练数据集下最基本的人脸haarcascade_frontalface_default.xml 2. 开始检测 1) 斜脸检测失败 用了一张逃避可耻但有用剧照,不知是gakki脸斜还是不清晰的缘故,face_cascade

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

一.Mat生成图片 面的简单代码就可以生成两种表示方式下,图6-1中矩阵的对应的图像,生成图像后,放大看就能体会到区别: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 图6-1中的矩阵 img = np.array([ [[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]], [[255, 255, 0], [255, 0, 255], [0, 255, 255]], [[255, 255,

转载:https://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/8719062.html 一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 impor