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仿射变换:拾取点

仿射变换是一种二维几何变换,它通过线性变换和平移来改变图像的形状、大小和位置。在计算机图形学和图像处理中,仿射变换被广泛应用于图像的旋转、缩放、平移、翻转等操作。

仿射变换可以分为以下几类:

  1. 平移:通过平移变换,图像在水平和垂直方向上进行移动,保持其形状和大小不变。
  2. 缩放:通过缩放变换,图像可以按比例增大或缩小,可以在水平和垂直方向上进行独立的缩放。
  3. 旋转:通过旋转变换,图像可以按一定角度进行旋转,可以顺时针或逆时针旋转。
  4. 剪切:通过剪切变换,图像可以在水平和垂直方向上进行裁剪,改变其形状和大小。
  5. 翻转:通过翻转变换,图像可以在水平和垂直方向上进行翻转,可以实现镜像效果。

仿射变换在图像处理和计算机视觉中有广泛的应用场景,包括但不限于:

  1. 图像校正:通过仿射变换可以对图像进行校正,使其在平面上呈现出正常的形状和位置。
  2. 图像配准:通过仿射变换可以将多幅图像进行配准,使它们在相同的坐标系下对齐,便于后续的图像融合和分析。
  3. 图像变形:通过仿射变换可以对图像进行形状的改变,实现图像的扭曲、拉伸等效果。
  4. 特征提取:通过仿射变换可以对图像中的特征进行提取,例如提取图像中的直线、角点等。

腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品,其中包括:

  1. 腾讯云图像处理(Image Processing):提供了丰富的图像处理功能,包括图像缩放、裁剪、旋转、滤波等,可以满足各种图像处理需求。详情请参考:腾讯云图像处理产品介绍
  2. 腾讯云人工智能(AI):提供了多种人工智能相关的服务,包括图像识别、图像分析等功能,可以应用于图像处理和计算机视觉领域。详情请参考:腾讯云人工智能产品介绍

以上是关于仿射变换的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品的介绍。希望对您有所帮助!

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什么是仿变换?¶ 一个任意的仿变换都能表示为 乘以一个矩阵 (线性变换) 接着再 加上一个向量 (平移)....综上所述, 我们能够用仿变换来表示: 旋转 (线性变换) 平移 (向量加) 缩放操作 (线性变换) 你现在可以知道, 事实上, 仿变换代表的是两幅图之间的 关系 ....设置目标图像的大小和类型与源图像一致 warp_dst = Mat::zeros( src.rows, src.cols, src.type() ); /// 设置源图像和目标图像上的三组以计算仿变换...通过这两组, 我们能够使用OpenCV函数 getAffineTransform 来求出仿变换: warp_mat = getAffineTransform( srcTri, dstTri );...我们获得了用以描述仿变换的 2X3 矩阵 (在这里是 warp_mat) 将刚刚求得的仿变换应用到源图像 warpAffine( src, warp_dst, warp_mat

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仿变换及其应用

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常见的2D图像变换从原理上讲主要包括基于2×3矩阵的仿变换和基于3×3矩阵透视变换。...矩阵T(2×3)就称为仿变换变换矩阵,R为线性变换矩阵,t为平移矩阵,简单来说,仿变换就是线性变换+平移。...变换后直线依然是直线,平行线依然是平行线,直线间的相对位置关系不变,因此非共线的三个对应点便可确定唯一的一个仿变换,线性变换4个自由度+平移2个自由度→仿变换自由度为6。...接下来再通过除以Z轴转换成二维坐标: image.png 透视变换相比仿变换更加灵活,变换后会产生一个新的四边形,但不一定是平行四边形,所以需要非共线的四个才能唯一确定,原图中的直线变换后依然是直线...引用 本节源码 计算机视觉:算法与应用 维基百科:仿变换 如何通俗地讲解「仿变换」这个概念?

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目录 写在前面 仿变换:平移、旋转、放缩、剪切、反射 变换矩阵形式 变换矩阵的理解与记忆 变换矩阵的参数估计 参考 写在前面 2D图像常见的坐标变换如下图所示: ?...这篇文章不包含透视变换(projective/perspective transformation),而将重点放在仿变换(affine transformation),将介绍仿变换所包含的各种变换,...仿变换:平移、旋转、放缩、剪切、反射 仿变换包括如下所有变换,以及这些变换任意次序次数的组合: ?...各种变换间的关系如下面的venn图所示: ? 通过变换矩阵可以更清晰地看出这些变换间的关系和区别。 变换矩阵形式 image.png ? image.png 变换矩阵的理解与记忆 ?...一对对应点可以列两个线性方程,多个对应点可以列出线性方程组,为了求解参数,需要的对应点数至少为自由度的一半,多个时构成超定方程组,可以基于最小二乘或者SVD分解等方法进行求解,这里不再展开。

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好了,到此我们就了解了这四种变换了,那仿变换是什么呢?可以看下图公式: ? 等式右边就是仿变换矩阵,是由原图像平移,旋转,放缩,错切之后得来的。...在书上往往将仿变换和透视变换放一起讲,这两者各是什么呢? 在刚学仿变换和透视变换时,我是有些分不清的。印象最深刻的就是下图: ?...仿变换属于线性变换,而透视变换则不仅仅是线性变换仿变换可以看做是透视变换的一种特例。...仿变换原理 前文已经说了,仿变换是单纯对图片进行平移,缩放,倾斜和旋转,而这几个操作都不会改变图片线之间的平行关系。...因此我们需要找输入图像和输出图像上一一对应的三对(3个x,y对应计算式)来作为输入。 这样,我们就可以进行仿变换啦。 透视变换原理 我们说仿变换是在二维空间中的旋转,平移和缩放。

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opencv仿变换之获取变换矩阵

仿变换的难点就是计算变换矩阵,Opencv提供了计算变换矩阵的API .getRotationMatrix2D(center,angle,scale) .center中心,以图片的哪个作为旋转时的中心...imshow('new',new) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 结果显示: ​ .getAffineTransform(src[],dst[])通过三可以确定变换后的位置...,相当于解方程,3个对应三个方程,能解出偏移的参数和旋转的角度。....src原目标的三个 .dst对应变换后的三个 学习代码: #通过三个点来确定M # 仿变换之平移 import cv2 import numpy as np #导入图片 lufei = cv2...2个横向坐标相同,2个纵坐标相同 src = np.float32([[200,100],[300,100],[200,300]]) dst = np.float32([[100,150],[360,200

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可采用的变换模型有如下几种:刚性变换仿变换、透视变换和非线形变换等,如下图: ?...参考: http://wenku.baidu.com/view/826a796027d3240c8447ef20.html 其中第三个的仿变换就是我们这节要讨论的。...仿变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现,包括:平移(Translation)、缩放(Scale)、翻转(Flip)、旋转(Rotation)和剪切(Shear)。 ?...具体到二维的仿变换的计算如下: ? 几种典型的仿变换如下: 平移变换 Translation 将每一移动到(x+tx, y+ty),变换矩阵为: ?...缩放变换(Scale) 将每一的横坐标放大(缩小)至sx倍,纵坐标放大(缩小)至sy倍,变换矩阵为: ? 变换效果如下: ? 剪切变换(Shear) 变换矩阵为: ?

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图像处理的仿变换与透视变换

仿变换与透视变换   其实一直有点没太理解「放射」俩字是啥意思,但是大家都这么叫,其实仿变换和透视变换更直观的叫法可以叫做「平面变换」和「空间变换」或者「二维坐标变换」和「三维坐标变换」。...也就是: 仿变换: ? 1.1 ? ? 1.2 透视变换: ? 1.3 ? ? ? 1.4 ? 1.5 ?...1.6 从另一个角度也能说明三维变换和二维变换的意思,仿变换的方程组有6个未知数,所以要求解就需要找到3组映射,三个刚好确定一个平面。...图1.1 基于三个仿变换.png   图中红点即为固定顶点,在变换先后固定顶点的像素值不变,图像整体则根据变换规则进行变换同理,透视变换是图像基于4个固定顶点的变换,如图1.2所示: ?...1.3 程序运行结果   可以看出,仿变换以3个为基准点,即使数组长度为4也仅取前3个作为基准点;透视变换以4个为基准点,两种变换结果不相同。应根据实际情况判断使用哪种变换方式更佳。

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坐标系统仿变换函数使用总结

CGAffineTransformIdentity;//单位矩阵 transform = CGAffineTransformRotate(transform, M_PI/2); //矩阵翻转90度 将上面仿变换应用到视频去...究其原因是我们忽视了视频翻转,实际翻转效果如下图: IMG_1816.jpg 默认情况下,我们执行翻转90度,是绕着原点(0,0)顺时针翻转90度,虽然视频翻成了横屏,但是整个图像却跑到屏幕左边去了...因此我们所要做的平移代码得写成如下: transform =CGAffineTransformTranslate(transform,0,-1920); 注意了,仿变换执行的顺序是不能改变的,如果我们调换...究其原因是参考坐标系变换了,如果我们要先执行平移再翻转,代码就得写成如下: CGAffineTransform transform = CGAffineTransformIdentity;//单位矩阵

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【OpenCV】Chapter3.图像的仿变换

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