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

OpenCV中文论坛 OpenCV论坛 opencv视频教程目录(初级) OpenCV 教程 Opencv感想和一些分享 tornadomeet 超牛的大神 [数字图像处理]C++读取.旋转和保存bmp图像文件编程实现 混合高斯模型算法 图像处理中的拉普拉斯算子 神经网络编程入门 bp神经网络及matlab实现 图像处理之图像快速旋转算法 BMP文件结构 各学科领域入门书籍推荐 基于双目视觉和三维重构的三维书写系统 图像分析:二值图像连通域标记 图像处理之计算二值连通区域的质心 数字图像处理的就

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

转载自-柳如风-http://www.cnblogs.com/rongfangliu/p/opencvlink.html [收藏夹整理]OpenCV部分   OpenCV中文论坛 OpenCV论坛 opencv视频教程目录(初级) OpenCV 教程 Opencv感想和一些分享 tornadomeet 超牛的大神 [数字图像处理]C++读取.旋转和保存bmp图像文件编程实现 混合高斯模型算法 图像处理中的拉普拉斯算子 神经网络编程入门 bp神经网络及matlab实现 图像处理之图像快速旋转算法

一.背景 1.1概念定义 我们这里想要实现的图像拼接,既不是如题图1和2这样的"图片艺术拼接",也不是如图3这样的"显示拼接",而是实现类似"BaiDU全景"这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放. 对于图像拼接的流程有很多定义方式,本教程中主要介绍实现主流方法,总结梳理如下: 图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影 图像采集不仅仅指的是普通的图像数据的获取.为了能够拼接过程能够顺利进行.

2D图像几何基元 一般的,表示一个2d几何基元只用两个维度(比如x,y)就可以表示了,但是在计算机视觉研究中,为了统一对2d几何基元的操作(后面讲到的仿射,透射变换),一般会以增广矢量的方式表示几何基元. 齐次坐标将原本n维的坐标用一个n+1维的坐标表示,其两个基本作用为:     1. 区分n维空间的点和向量,一个点的第n+1维为非零值,而向量的n+1维为0     2. 统一几何基元的旋转,平移,拉伸,投影等操作(只用一个矩阵就可以表示) 2D点:2D点的齐次坐标表示为:,其中仅在尺度上不同

以下是对<学习OpenCV>一书知识框架的简单梳理 转自:http://blog.chinaunix.net/uid-8402201-id-2899695.html 一.基础操作      1. 数据类型 数据结构了解       图像相关:cvArr  cvMat IplImage       数据数组的维数, 与数据的通道数 见P46 (76) 2. 常见的矩阵操作熟悉      3. 数据的保存和读取 4. 图像的加载和显示 5. 视频的操作 6. 内存与序列 a. 内存存储器     

https://zhuanlan.zhihu.com/p/71777362 1.1 图像拼接基本步骤 图像拼接的完整流程如上所示,首先对输入图像提取鲁棒的特征点,并根据特征描述子完成特征点的匹配,然后根据已经匹配的特征点对得到相邻图像的位置关系从而进行图像配准,由于直接进行图像配准会破坏视场的一致性,因而先将图像投影在球面或者柱面上,最后计算相邻图像的拼缝并完成重叠区域的融合,得到最终的全景图像. 2.1 输入图像 2.2 特征点提取和特征匹配 特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边

理论 http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4045150.html 翻开任意一本图像处理的书,都会讲到图像的几何变换,这里面包括:仿射变换(affine transformation).投影变换(projecttive transformation).前者针对的是平面上的物体位姿变化,如水平/垂直方向位移.旋转.缩小/放大,常见的应用有ORC字符识别.后者针对的是三维空间中的位置变化,受限于物体依然是平面的,也称为二维投影变换,常见的应用有车牌识别.

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}

上篇 OpenCV 之 图象几何变换 介绍了等距.相似和仿射变换,本篇侧重投影变换的平面单应性.OpenCV相关函数.应用实例等. 1  投影变换 1.1  平面单应性 投影变换 (Projective Transformation),是仿射变换的泛化 (或普遍化),二者区别如下: 假定平面 $P^{2}$ 与 $Q^{2}$ 之间,存在映射 $H_{3 \times 3}$,使得 $P^{2}$ 内任意点 $(x_p, y_q, 1)$,满足下式: $\quad \begin{bmatrix}

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

/*=========================================================================*/ // 阵列操作 /*=========================================================================*/ 基本矩阵和图像运算符 ---------------------------------------------------------------------------

概述 车牌识别是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用,通常来讲如果结合opencv进行车牌识别主要分为四个大步骤,分别为: 图像采集 车牌定位 分割车牌字符 字符识别 当然,如果结合了机器学习可能步骤会变得更为精简,但是从opencv基础方法开始也不失为一种学习进步,此案例仅仅从蓝牌车牌入手,作为学习交流用,暂不打算花时间研究绿牌.黄牌车等车牌识别. 图像采集我们直接掠过,现在假设我们已经完成了图像采集,得到了包含车牌的图片.我们直接从车牌定位开始. *** 文中的车辆.车牌均来自网

前两周,同事和我说检测时间超时,其中对图像做畸变矫正和投影变换就要花费25ms(3000×3000的图).而此时我们已经用上了文章opencv图像畸变矫正加速.透视变换加速方法总结中的方法.突然我想到了我去年笔记OpenCV笔记(10) 相机模型与标定中的一个函数cv::undistortPoints(),对感兴趣点进行畸变矫正.在应用之前,需要测试下两种方法计算出来的点的差值,即remap和undistortPoints的不同.结论:对全图进行畸变矫正,再找点 VS 找点后,对点进行畸变矫正,

在图像定位和模式识别时,经常需要把结果标注到图片上,标注内容可以是数字字母.矩形框等(opencv支持的)或者是中文汉字(借助freetype). 1.显示数字/矩形框 #include <opencv/highgui.h> using namespace cv; //绘画 Mat image = imread(image_root + filename); Point p1(x,y), p2(x+w,y+h), p0(x+w/, y+h/); ; //数字 rectangle(image,

opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. Mat类型可用于直接存储图像信息,通过函数imread.imwrite.imshow等实现(与Matlab中的函数相

级联分类器检测类CascadeClassifier,提供了两个重要的方法: CascadeClassifier cascade_classifier; cascade_classifier.load( cascade_dir + cascade_name );// 加载 vector<Rect> object_rect; cascade_classifier.detectMultiScale( img1, object_rect, |CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(,) )

最近老师布置了一个作业,是做一个基于视频的车辆检测与追踪,用了大概两周的时间做了一个简单的,效果不是很理想,但抑制不住想把自己的一些认识写下来,这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家,希望帮助到大家,因为本人也是个小白,所以如果有什么讲的不对的地方希望各位看官多指正! 一.安装OpenCV和搭建环境 首先呢,大家得安装OpenCV,这里网络上有很多相关的教程,这里就不赘述了!我本人用的是OpenCV3.10+VS2015. 这里就贴出几个教程: 下载地址:http://opencv.org/

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之