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

为了方便讲解,我们先来创建一个多边形做演示 第一步:创建图像,并绘制一个六边形.代码和生成图像如下: # Create an image r = 100 src = np.zeros((4*r, 4*r), dtype=np.uint8) # Create a sequence of points to make a contour vert = [None]*6 vert[0] = (3*r//2, int(1.34*r)) vert[1] = (1*r, 2*r) vert[2] = (3*

转载自;http://www.cocoachina.com/bbs/3g/read.php?tid=151136 矩阵乘法A B相乘要A的列数等于B的行数才有定义,结果是一个 A行B列的矩阵C,C的每个元素值为A对应的行与B对应的列的元素乘积的和具体看这里原理CGAffineTransformCGAffineTransform 的结构如下struct CGAffineTransform {   CGFloat a;   CGFloat b;   CGFloat c;   CGFloat d; 

import cv2 img = cv2.imread( 'E:\A.jpeg' ) cv2.imshow( 'img', img ) gray = cv2.cvtColor( img, cv2.COLOR_BGR2GRAY ) ret, binary = cv2.threshold( gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY ) contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHA

https://en.wikipedia.org/wiki/Marching_squares  http://blog.csdn.net/coolingcoding/article/details/17278959  根据一个Square的四个顶点信心分别标记边界,连起来就行 还有一种:每种Square都有一种移动方式走一圈就是边界

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. *

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数003·contour,轮廓处理 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjec

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数016,xld,xld轮廓 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjectX;

圆角 圆角矩形是iOS的一个标志性审美特性.这在iOS的每一个地方都得到了体现,不论是主屏幕图标,还是警告弹框,甚至是文本框.按照这流行程度,你可能会认为一定有不借助Photoshop就能轻易创建圆角举行的方法.恭喜你,猜对了. CALayer有一个叫做conrnerRadius的属性控制着图层角的曲率.它是一个浮点数,默认为0(为0的时候就是直角),但是你可以把它设置成任意值.默认情况下,这个曲率值只影响背景颜色而不影响背景图片或是子图层.不过,如果把masksToBounds设置成YES的话

获取轮廓 #import <opencv2/opencv.hpp> #import <opencv2/imgcodecs/ios.h> #import <opencv2/imgproc/types_c.h> @implementation OpenCVHelper +(UIImage *)getImageOutLine:(UIImage *)iputimg { cv::Mat cvImage; UIImageToMat(iputimg, cvImage); cv::Ma

一.相关类 MCvMoments inv_sqrt_m00 m00!=0?1/sqrt(m00):0 m00  spatial moments m01, m02, m03, m10, m11 m12, m21, m30, mu02, mu03 mu11, mu12, mu20, mu21, mu30 MCvHuMoments hu1 Hu ivnariants hu2, hu3, hu4, hu5, hu6, hu7 public static void cvMoments( IntPtr ar

转摘网址为:http://www.cnblogs.com/slysky/archive/2011/10/14/2212227.html 虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素,但是它并没有将轮廓作为一个整体.下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓. 轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线.直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配,以下包括:轮廓的查找.表达方式.组织方式.绘制.特性.匹配. 首先回忆下几个结构体: 首先是图像本身的结构体:typedef st

一.本文目的 以前的文档中.详细的介绍了FreeType开源字体引擎库的基础知识.基本用法.但并未详细的阐明在TurboCG中.是如何解析出一个文字的轮廓的,本文集中阐述.怎么样使用FreeType开源字体引擎库.读取一个文字的轮廓.获取轮廓关键点(控制点)之后,解析这些关键点:并使用Qt作为辅助GUI接口.绘制出字体的轮廓. 本文虽然集中讲解文字轮廓处理.但为了完整性,也会介绍怎么初始化字体库等等,通过本文的学习.读者能够快速的了解到使用FreeType的步骤流程,并能够使用FreeType进

变换 很不幸,没人能告诉你母体是什么,你只能自己体会 -- 骇客帝国 在第四章“可视效果”中,我们研究了一些增强图层和它的内容显示效果的一些技术,在这一章中,我们将要研究可以用来对图层旋转,摆放或者扭曲的CGAffineTransform,以及可以将扁平物体转换成三维空间对象的CATransform3D(而不是仅仅对圆角矩形添加下沉阴影). 仿射变换 在第三章“图层几何学”中,我们使用了UIView的transform属性旋转了钟的指针,但并没有解释背后运作的原理,实际上UIView的trans

动画前半段通过JSFL获取轮廓数据,并在EnterFrame中逐个边缘画出的:后半段机枪动画是美术做好的flash动画. 这里只放出actionscript代码,而JSFL代码涉及到一个工程,暂时保密. package { import flash.display.MovieClip; import flash.display.Sprite; import flash.events.Event; import flash.utils.setTimeout; /** * * @author ken

http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/09/HowToUseContour.html 作者:王先荣 前言    轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线.前面讲了如何根据色彩及色彩的分布(直方图对比和模板匹配)来进行匹配,现在我们来看看如何利用物体的轮廓.包括以下内容:轮廓的查找.表达方式.组织方式.绘制.特性.匹配. 查找轮廓    首先我们面对的问题是如何在图像中找到轮廓,OpenCv(EmguCv)为我们做了很多工作,我们的任务只是调用现成

在Genesis增加汉字自带是不支持增加汉字的,如果需增加汉字需用到CAD 汉字库才可增加汉字,这里介绍一种脱离汉字库实现 Genesis增加轮廓字(如要变为实体,填空Surface可变为实体字) 一.增加效果图 二.选中其中一个字放大查各节点细节 三.字坐标树结构 四.代码实现 增加轮廓字 private void button31_Click(object sender, EventArgs e) { Font font = new Font(new FontFamily("宋体"

什么是图像分割 图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合,每个集合包含一类像素. 根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法,图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans 距离变换常见算法有两种 - 不断膨胀/腐蚀得到 - 基于倒角距离 分水岭变换常见的算法 - 基于浸泡理论实现 cv::distanceTransform( InputArray src, OutputAr

一.Canny边缘检测 Canny边缘检测是一系列方法综合的结果.其中主要包含以下步骤: 1.使用高斯滤波器,平滑图像,滤除噪声. 2.计算图像中每个像素点的梯度强度和方向. 3.应用非极大值抑制(NMS:Non-Maximum Suppression),以消除边缘检测带来的杂散相应. 4.应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实和潜在的边缘. 5.通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测. 1.高斯滤波器 平滑图像. 2.计算梯度和方向 使用X和Y方向的Sobel算子来分别计算

千万注意opencv的轮廓检测和边缘检测是两码事 本文链接:https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82945328 1 获取轮廓 OpenCV2获取轮廓主要是用 cv2.findContours() import cv2 img = cv2.imread('wujiaoxing.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv2.threshol

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