仿射变换，即在二维平面内，对象进行平移(Translation)、缩放（Scale）、翻转（Flip）、旋转（Rotation）和斜切(Shear)等操作。
在 线性变换 中其实也提到了仿射变换，当时就定性了平面上二维仿射变换不是线性变换，因为原点会移动。
上面这副图就是我们今天要处理的了，我们想把它从拍照视角变成鸟瞰图，这是机器人导航中的常用手段，以便在该平面上进行规划和导航。
之前在工作中需要用仿射变换的方式来实现，用给定的bounding box（标注框）从一张
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
一. 图像几何变换概述 图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。如果拍摄时景物与摄像头不成相互平行关系的时候，会发生一些几何畸变，例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等。这就需要进行一定的畸变校正。在进行目标物的匹配时，需要对图像进行旋转、平移等处理。在进行三维景物显示时，需要进行三维到二维平面的投影建模。因此，图像几何变换是图像处理及分析的基础。 二. 几何变换基础 1. 齐次坐标： 齐次坐标表示是计算机图形
前言 之前在工作中需要用仿射变换的方式来实现，用给定的bounding box（标注框）从一张图片 中扣出特定的区域，然后做旋转和缩放等特定操作。然后在网上搜索了一下与仿射变换相关的资料， 看了仿射变换的思想和一些例子，然后结合手头上的代码，做了一些实验，最后终于搞懂了如何实现。 实验代码（提供C++、Scala和Python三种语言的实现）： 码云地址 Github地址 正文 根据给定的标注框从原图中裁剪出物体并且对裁剪出的图片做各种随机旋转和缩放变换， 如果这几个步骤
转自：https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/6691189.html
常见的2D图像变换从原理上讲主要包括基于2×3矩阵的仿射变换和基于3×3矩阵透视变换。
其中的 f 就是映射方式，也就说，像素点在另一个图像中的位置是由 f 来计算的。
这样我们就获得了变换后的图像! 我们将会把它显示出来. 在此之前, 我们还想要旋转它...
这篇文章不包含透视变换（projective/perspective transformation），而将重点放在仿射变换（affine transformation），将介绍仿射变换所包含的各种变换，以及变换矩阵该如何理解记忆。
拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。
人脸对齐，即根据图像中人脸的几何结构对图像进行仿射变换（旋转、缩放、平移等），将人脸变换到一个统一的状态。人脸对齐是人脸识别的一个重要步骤，可以提升人脸识别的精度。
这一周主要在研究图像的放射变换与透视变换，目前出现的主要问题是需要正确识别如下图中的编码标志点圆心。 1.当倾斜角较小时：
单词 affine，读音：[ə'faɪn]。来自于英语affinity。英语词根fin来自于拉丁语finis，表示“边界，末端”，例如finish、final等单词。词头ad表示“去，往”，拼出名词affinity，本意为“接壤，结合”，用来指“姻亲，由于婚姻而产生的亲戚关系”，引申为“亲密关系，相似性”等 。
图像变换最直接的应用就是改变图像的形状、大小、方向等等，这些在OpenCV 中有部分现成的实现。
我们现在使用的模型实现人脸检测，在2080TI上，大概13帧每秒，慢是慢了点，不过胜在精度比较高，如上图所示，都能正确识别，关键点也很准确。这是人脸检测。 在人脸检测之后，如果我们需要做人脸比对或者匹配，通常就需要先进行人脸对齐，这样在提取特征会更有效。所谓人脸对齐，其实就是将原来倾斜等的人脸转换成端正的。如下图：
UIView中用于表征视图在父视图中显示出来的位置和尺寸的属性是frame。 同时系统还提供另外两个属性center和bounds。其中center属性值描述视图的中心点在父视图中的位置，而bounds属性的size部分则描述视图本身固有的尺寸。需要注意的是bounds属性中的origin部分描述的是视图内部坐标系中原点的位置，它影响着里面子视图的位置。除此之外，系统还提供一个transform属性来实现视图的仿射变换: 比如平移、缩放、旋转、倾斜的效果。
在翻以前oschina上写的博客的时候，看到这篇觉得还挺有趣的，就重新修改并添加一些新的内容发到再公号上。
变换是一种采用点、向量或颜色等实体并以某种方式转换它们的操作。对于计算机图形从业者来说，掌握变换是极其重要的。使用它们，您可以定位、重塑对象、灯光和相机并为其设置动画。您还可以确保所有计算都在同一坐标系中执行，并以不同方式将对象投影到平面上。这些只是可以使用变换执行的少数操作，但它们足以证明变换在实时图形（某种程度上是在任何类型的计算机图形)中的作用的重要性。
图像的基本变换与仿射变换 6.2 图像的翻转和旋转 图像的翻转 flip(src, flipCode) flipCode=0：上下翻转； flipCode>0：左右翻转； flipCode<0：上下 + 左右翻转； # 图像的翻转 import cv2 import numpy as np # 读取图片 doge = cv2.imread('./doge.jpg') new_doge1 = cv2.flip(doge, flipCode=0) new_doge2 = cv2.flip(doge, fl
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
缩放就是调整图片的大小，使用cv2.resize()函数实现缩放。可以按照比例缩放，也可以按照指定的大小缩放：
上周我开发了一个基于深度学习的2D可变形图像配准的基本框架，并演示了如何从MNIST数据集中配准手写数字图像。除了损失函数和架构上的细微差别外，该框架本质上与VoxelMorph框架相同。
今天将分享使用一致性点漂移算法（Coherent Point Drift）来对点云数据进行配准。
Games101清新脱俗，可惜没赶上直播。 官网：http://games-cn.org/intro-graphics/ 结合食用：Fundamentals of Computer Graphics (3rd Edition) or (2nd Edition)
这里，就有一个线性变换的概念：变换后直线不变，比例不变，原点不变。不难看出，红色矩阵部分是绕原点旋转，满足线性变换的条件。但平移后原点发生的变化，并不是线性变换。这里我们称其为仿射变换(Affine transformation)：线性变换+平移。
图像的仿射变换涉及到图像的形状位置角度的变化，是深度学习预处理中常到的功能,仿射变换主要是对图像的缩放，旋转，翻转和平移等操作的组合。
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。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.04581.pdf
OpenCV提供了warpAffine函数实现图片仿射变换功能，我们可以利用这个函数实现图像旋转，函数原型为：
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
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算法：图像复合变换是指对给定的图像连续进行多次上述的平移、旋转、翻转、缩放、错切等基本变换，也称为级联变换。
国外很多线性代数课程的第一课便是线性变换，这个概念比矩阵来的更早。物理学家们通常更关注这个概念本身，关注它们是怎么变换的。但是在我们的学习中为了更方便的计算，引入了坐标系及坐标轴，并且使每一个线性变换都对应一个矩阵，矩阵背后也同样是线性变换的概念。
一般情况下，不同的图像任务和模型有不同的数据增强方法。然而比较通用的有图像的仿射变换，颜色抖动，水平/垂直翻转， 随机crop。
仿射变换： 仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，并保持二维图形的“平直性”。转换前平行的线，在转换后依然平行。如下图： import cv2 import numpy as np fro
2015 NIPS（NeurIPS，神经信息处理系统大会，人工智能领域的 A 类会议）论文
文章提出的STN的作用类似于传统的矫正的作用。比如人脸识别中，需要先对检测的图片进行关键点检测，然后使用关键点来进行对齐操作。但是这样的一个过程是需要额外进行处理的。但是有了STN后，检测完的人脸，直接就可以做对齐操作。关键的一点就是这个矫正过程是可以进行梯度传导的。想象一下，人脸检测完了，直接使用ROI pooling取出人脸的feature map，输入STN就可以进行矫正，输出矫正后的人脸。后面还可以再接点卷积操作，直接就可以进行分类，人脸识别的训练。整个流程从理论上来说，都有梯度传导，理论上可以将检测+对齐+识别使用一个网络实现。当然实际操作中可能会有各种trick。
Jaderberg M, Simonyan K, Zisserman A, et al. Spatial transformer networks[J]. 2015:2017-2025. 虽然CNN的效果很好，但是仍然缺乏对数据的空间不变能力，从而限制了计算和参数的效率。因此，论文提出Spatial Transformer Network (STN)。 📷 STN 在网络中对数据显式地进行空间操作（平移、旋转、缩放、裁剪、扭曲）。由于该操作可微，因此模型能够end to end训练。 根据输入数据，动态生成
本篇博客比较简单，但还是比较实用的。其中的示例依然使用Swift3.0来实现，该博客算是下篇博客的一个引子，因为我们下篇博客要介绍使用Swift开发iOS应用中常用的一些Extension。而在这些Extension中的Image Extension中会用到仿射变换的东西来对图片进行处理。所以本篇博客就先将fang放射变换（CGAffineTransform）的东西拎出来单独的过一下，这样在下篇博客中就可以减少对仿射变换的介绍了。 在之前的博客中，我们聊过仿射变换的东西，不过是使用的放射变换来实现的动画，关
不知不觉我们的大话脑成像已经做了十三期了，思影科技也一直在发展多谢各位关注的朋友（简称关友）一直以来的支持，虽然没几个给我赞助个比如几毛钱这种巨款，但能帮我转发一下的也是老铁，都是真爱。那我们今天主要就谈谈磁共振脑影像的重要一步：浅谈标准空间模板和空间变换，希望通过大话系列（建议查历史消息，都看一下，有帮助）可以解答关友们数据处理中的疑惑。 一：标准空间模板 在我们对功能像数据做预处理的时候，其中有一步是把图像normalize到标准空间。为什么要做这一步呢？因为每个被试的脑袋大小、形状都不一样。如果把
语义分割是一项基本的计算机视觉任务，其目的是预测图像的像素级分类结果。由于近年来深度学习研究的蓬勃发展，语义分割模型的性能有了长足的进步。然而，与其他任务(如分类和检测)相比，语义分割需要收集像素级的类标签，这既耗时又昂贵。近年来，许多研究者致力于弱监督语义分割(WSSS)的研究，如图像级分类标签、涂抹和边界盒等，试图达到可与全监督方法相媲美的分割性能。[1]侧重于通过图像级分类标签进行语义分割。
单应性原理被广泛应用于图像配准，全景拼接，机器人定位SLAM，AR增强现实等领域。这篇文章从基础图像坐标知识系为起点，讲解图像变换与坐标系的关系，介绍单应性矩阵计算方法，并分析深度学习在单应性方向的进展。
单目三维物体检测是自动驾驶和计算机视觉领域的重要课题，该任务中的一个重要挑战在于实例深度估计。因为深度信息在相机投影过程之后容易丢失，因此实例深度估计是提高性能的瓶颈。
随着深度学习的不断发展,卷积神经网络(CNN)作为计算机视觉领域的杀手锏,在几乎所有视觉相关任务中都展现出了超越传统机器学习算法甚至超越人类的能力。一系列CNN-based网络在classification、localization、semantic segmentation、action recognization等任务中都实现了state-of-art的结果。
仿射变换保证物体形状的“平直性”和“平行性”。透视变换不能保证物体形状的“平行性”。仿射变换是透视变换的特殊形式。 将透视变换写成3*3矩阵形式，即为M; 以下面这张图为例，实现仿射变换，包括旋转，平
作者 | 大饼博士X 本文具体介绍Google DeepMind在15年提出的Spatial Transformer Networks，相当于在传统的一层Convolution中间，装了一个“插件”，可以使得传统的卷积带有了[裁剪]、[平移]、[缩放]、[旋转]等特性。 理论上，作者希望可以减少CNN的训练数据量，以及减少做data argument，让CNN自己学会数据的形状变换。相信这篇论文会启发很多新的改进，也就是对卷积结构作出更多变化，还是比较有创意的。 背景知识：仿射变换、双线性插值 在理解
本文提出了一个独立的神经网络模块，空间变换网络，可以直接加入到已有的CNN或FCN中对数据进行空间变换操作。它不需要关键点的标定，能够根据分类或者其他任务自适应地将数据进行对齐或空间变换（包括平移、缩放、旋转以及其他几何变换），从而减少由于物体变换对任务的影响，提升网络的学习能力。 整个空间变换器包含三个部分，本地网络(Localisation Network)、网格生成器(Grid Genator)和采样器(Sampler),如下：
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