今天介绍两种旋转图像的方法 OpenCV 方法 OpenCV 中带有一个旋转图像的函数 cv2.rotate rotate(src, rotateCode[, dst]) -> dst 参数： src...：输入图像 rotateCode：旋转方式 1、cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE：顺时针 90 度 2、cv2.ROTATE_180：顺时针 180 度 3、cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE...numpy 方法 numpy 中也提供一种旋转图像或者矩阵的方法 np.rot90 顾名思义就是选择多少个 90 度，与 OpenCV 中实现不同的是，numpy 的这个函数是逆时针旋转的，其函数说明如下...： np.rot90(m, k=1, axes=(0, 1)) 参数：m：输入的矩阵或者图像 k：逆时针旋转多少个 90 度，k 取 0、1、2、3 分别对应逆时针旋转 0 度、90 度、180 度、270...度 axes：选择两个维度进行旋转 一个简单示例如下： ?
一，图像旋转原理 图像旋转是指图像按照某个位置转动一定角度的过程，旋转中图像仍保持这原始尺寸。...图像旋转后图像的水平对称轴、垂直对称轴及中心坐标原点都可能会发生变换，因此需要对图像旋转中的坐标进行相应转换。...旋转后的图像 很明显可以看到，在旋转之后这两张图片出现了较大的差别，首先是原图像被裁减了，其次是目标图像中有较多的瑕点(杂点)。究其原因在于，从原图旋转后得到的目标图像的像素位置在原图中找不到。...方案三： 考虑到未对旋转后的图像进行显示区域的划分，因此此类旋转只是对单一像素点的旋转，然后在原图像的显示区域上进行坐标点的重新组合，得到显示的图像。...最终基于处理速度和资源占用的均衡考虑，最终选择方案二作为我们图像旋转的设计方案。 三，旋转坐标计算 在该设计中，要求图像拥有0到360的任意角度的旋转，坐标变换需要角度的正弦和余弦值。
2D图像中点的旋转 先从向量内积说起，向量a = (x1, y1)，b = (x2, y2) a▪b = = |a||b|cosθ = x1x2+ y1y2 几何表示 ?...a.b = |a|cosθ|b| 如果b为单位向量，|b|=1，那么向量a,b的内积就是向量a在向量b方向上的投影 点的逆时针旋转可以看做是以原点为起点的向量绕原点逆时针旋转；更进一步，保持向量不动，...让坐标轴顺时针旋转θ。...坐标轴旋转，新的坐标轴可以表示为 x1 = (cosθ, -sinθ), y1 = (sinθ, cosθ) 这里用单位向量表示，只是指示一下新坐标轴的方向而已。...顺时针旋转可以同理求得，这里不在详述。 同样的思考方式可以应用在PCA理解上
OpenCV在3.1.0版本中的图像放缩与旋转操作比起之前版本中更加的简洁方便，同时还提供多种插值方法可供选择。...二：旋转 图像绕原点逆时针旋转a角，其变换矩阵及逆矩阵（顺时针选择）的图像如下： ?...OpenCV3.1.0中实现图像旋转需要用到的两个API函数分别是 - getRotationMatrix2D - warpAffine 第一个函数是用来产生旋转矩阵M，第二个函数是根据旋转矩阵M实现图像指定角度的旋转...从上面旋转以后图像可以看到四个角被剪切掉了，无法显示，我们希望旋转之后图像还能够全部显示，在之前2.x的OpenCV版本中要实现这样的功能，需要很多的数学知识，而在3.1.0中只需要添加如下几行代码即可实现旋转之后的全图显示...旋转之后全图显示如下： ? 可以看出基于OpenCV3.1.0实现图像旋转的时候同样会涉及到像素插值问题，可以选择的插值算法跟放缩时候一致。
01 引言 初学图像处理，很多人遇到的第一关就是图像旋转，图像旋转是图像几何变换中最具代表性的操作，包含了插值、背景处理、三角函数等相关知识，一个变换矩阵跟计算图像旋转之后的大小公式就让很多开发者最后直接调用函数了事...所以决定从程序员可以接受的角度从新介绍一下图像旋转基本原理与OpenCV中图像旋转函数操作的基本技巧。...图像旋转基本原理 旋转涉及到两个问题，一个是图像旋转之后的大小会发生改变，会产生背景，通过背景填充方式都是填充黑色，此外旋转还是产生像素的位置迁移，新的位置像素需要通过插值计算获得，常见的插值方式有最近邻...是一个2x3的矩阵，但是在图像中左上角是原点，要实现围绕图像的中心位置旋转，M就要重新计算，所以OpenCV中的图像旋转矩阵为： ? 其中scale是表示矩阵支持旋转+放缩，这里可以把Scale=1。...第三列是图像旋转之后中心位置平移量。 函数支持 OpenCV中支持图像旋转的函数有两个，一个是直接支持旋转的函数，但是它支持的是90，180，270这样的特殊角度旋转。
三维坐标系中，已知三个欧拉角alpha,beta,gamma，分别为绕x轴旋转alpha角度，绕y轴旋转beta角度，绕z轴旋转gamma角度。...则旋转矩阵Rotation的求法如下： Mat Rot=Mat::eye(3,3, CV_32FC1); Rot.at(0, 0) = cos(beta) * cos(gamma...sin(alpha) * cos(gamma); Rot.at(2, 2) = cos(alpha) * cos(beta); Rotation是3*3矩阵，用于三维空间坐标的旋转...现在给定一幅二维图像如下，并且已知拍摄此图像的摄像机内参，根据输入的三个欧拉角，实现绕三个坐标轴的旋转。 ? 绕x轴旋转30°，alpha=π/6； ? 绕y轴旋转30°， beta=π/6； ?...绕z轴旋转30°,gamma=π/6; ?
，由于比较类似以后的代码只处理三通道图像，不再做特别说明。...双线性插值使用浮点坐标周围四个像素的值按照一定的比例混合近似得到浮点坐标的像素值。 首先看看线性插值 ? ? ?...求浮点坐标像素F，设该浮点坐标周围的4个像素值分别为T1，T2，T3，T4，并且浮点坐标距离其左上角的横坐标的差为m，纵坐标的差为n。...4.图像旋转 4.1旋转原理 图像的旋转就是让图像按照某一点旋转指定的角度。...综合以上，也就是说原图像的像素坐标要经过三次的坐标变换: 将坐标原点由图像的左上角变换到旋转中心 以旋转中心为原点，图像旋转角度a 旋转结束后，将坐标原点变换到旋转后图像的左上角 可以得到下面的旋转公式
最邻近插值： 这是一种最为简单的插值方法，在图像中最小的单位就是单个像素，但是在旋转个缩放的过程中如果出现了小数，那么就对这个浮点坐标进行简单的取整，得到一个整数型坐标，这个整数型坐标对应的像素值就是目标像素的像素值...举个例子： 3*3的灰度图像，其每一个像素点的灰度如下所示 我们要通过缩放，将它变成一个4*4的图像，那么其实相当于放大了4/3倍，从这个倍数我们可以得到这样的比例关系： 根据公式可以计算出目标图像中的...(i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)所对应的周围四个像素的值决定，即： f(i+u,j+v) = (1-u)(1-v)f(i,j) + (1-u)vf(i,j+1) + u(...代码或许有不同写法，实现方式就一种 该算法是对函数 sin x / x 的一种近似，也就是说 原图像对目标图像的影响 等于 目标点对应于原图像点周围 x距离的点，按照 sin x / x 比例...这里x代表，周围得点跟目标点， x或者 y 轴 对应于原图的相对位置。
https://blog.csdn.net/10km/article/details/88344120 对图像矩阵原地旋转(In-place matrix transposition)的好处就是不用占用额外内存...，所以在一些资源比较紧张的应用场景，原地旋转就显得必要了。...参照这篇文章：《opencv图像原地（不开辟新空间）顺时旋转90度》，我实现了java代码，90,270度。...原理就不详述了，上面这篇文章讲得已经很清楚， 以下是实现代码： /** * 图像顺时针旋转90度 * @param input * @param width * @param height...tmp_i; } swap(input,(i*height + j)*bpp, (I*width + J)*bpp, bpp, tmp); } } } /** * 图像顺时针旋转
以90°的随机倍数（例如，0°、90°、180°、270°）旋转的图像。...其中，一个突出的范例就是所谓的自监督学习，它界定了一个注解不受约束的借口任务，只使用图像或视频上的视觉信息，从而给特征学习提供一个代理监督信号。...因此，卷积神经网络模型在识别四个图像旋转之一（见图2）的4种图像分类任务上进行了训练。...我们认为，为了让一个ConvNet模型能够识别应用于图像中的旋转变换，它需要理解图像中所描述的对象的概念（参见图1），例如它们在图像中的位置、类型和、姿势。...经过研究，我们提出了一种用于自监督特征学习的新方法，它通过训练卷积神经网络模型，使其能够识别已经用作输入图像的图像旋转。
简单的说就是给出一个n*n的二维数组，然后把这个数组进行90度顺时针旋转，而且不能使用额外的存储空间。 最初拿到这道题想到的就是找出每个坐标的旋转规律。...假设我们是2*2的矩阵： a b c d 进行旋转后，那么就变成了： c a d b 所以就转换成对4个数字进行轮换，而不使用额外空间的问题。...最常用的交换数值而不使用额外空间的算法就是异或，比如要交换a,b的值，那么可以写为： a=a^b; b=a^b; a=a^b; 现在是对4个数字进行轮换,轮换后的结果为a=c,b=a,c=d,d=b；...另外，我们在进行旋转处理时，我们只需要处理1/4的区域即可，因为处理一次就是调整了4个数，所以我们只处理二维数组中左上角的数值。...： a=a+b; b=a-b; a=a-b; 我们使用异或而不使用更直观的加减法是因为a+b的时候可能溢出，那么接下来的结果就不对了，所以不能用加减法而应该用异或。
下面是实现代码(c++11),支持BPP为1,2,3,4字节的图像矩阵。...JIU_OK 0 // ERROR:空指针 #define JIU_NULL_PTR -1 // ERROR:无效参数 #define JIU_INVALID_ARG -2 // 适用于1,2,4字节像素图像的像素交换函数...顺时针原地旋转(In-place matrix transposition)90度 * 图像必须是1字节对齐，多字节对齐的图像旋转可能会造成图像错位 * @param input 输入图像矩阵...顺时针原地旋转(In-place matrix transposition)270度 * 图像必须是1字节对齐，多字节对齐的图像旋转可能会造成图像错位 * @param input 输入图像矩阵.../blob/master/native/src/rotate.cpp 在Win32(VS2015),Andriod(CLang),Linux(GCC)平台编译通过并通过测试 NOTE实测表明，这种原地旋转算法是非常慢的
旋转包括 transpose() 和 rotate() 两种方式。 resize((a, b)) 是用来改变图片尺寸的。 #!.../user/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image img = Image.open("Koala.jpg") # 旋转方式一...img1 = img.transpose(Image.ROTATE_180) # 引用固定的常量值 img1.save("r1.jpg") # 旋转方式二 img2 = img.rotate(90...) # 自定义旋转度数 img2 = img2.resize((400, 400)) # 改变图片尺寸 img2.save("r2.jpg") 运行效果图： ?
文章目录 回文数 找出小于平均值的数 旋转图像 回文数 给你一个整数 x ，如果 x 是一个回文整数，返回 true ；否则，返回 false 。...给定一个 _n _× n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。...请你将图像顺时针旋转 90 度。...你必须在** 原地(https://baike.baidu.com/item/%E5%8E%9F%E5%9C%B0%E7%AE%97%E6%B3%95)** 旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵...**请不要 **使用另一个矩阵来旋转图像。
（如限购标签），单纯的用appium-inspector是不能对其进行定位的，那么在执行UI自动化时，如何对其进行校验呢？...通过tesseract用以上两种图像预处理的方法对图片处理后识别的结果也不理想，不能识别出期待的内容：已加入我常买 5、Rotation / Deskewing（旋转/反旋转） 歪斜图像是指页面扫描不直的情况...如果页面倾斜过大，则Tesseract的行分割质量会显著降低，严重影响OCR的质量。若要解决此问题，请旋转页面图像，使文本行水平。...可以针对倾斜文字提高识别率 但是在APP内的截图里的文字基本都没倾斜，采用对APP内的图片旋转/反旋转的方式来提高识别率基本没效果。...6、Borders（边框） Scanning border Removal（删除扫描边框） 扫描的页面周围通常有深色边框。这些字符可能会被错误地选作额外字符，尤其是在形状和层次不同的情况下。
弯曲型 CSS Shapes 最迷人的一个方面是如何使用部分透明图像中的 alpha 通道创建优雅的形状。这种形状可以是我想象到的任何东西。我只需要创建一个图像，浏览器将会在它周围流动内容。...在印刊设计中经常看到内容在形状周围流动，在 CSS Shapes 之前，这在 web 上是不可能实现的。 即使 CSS Grid 只涉及到列和行的设置，也没有理由不使用它来创建动态对角线。...如果所有正在运行的文本因为空间太小而无法适应形状，那每个形状都浮动意味着内容将流入到形状下方的空间。 5. 旋转型 为什么要满足于只使用 CSS Grid 和 Shapes 呢？...为什么只使用 CSS Grid 和 Shapes？ 由于这些汽车的图像没有透明的 alpha 通道，因此，在形状周围的流动文本需要包含仅包含 alpha 通道信息的第二个图像。 ?...这些图像就位后，我可以朝相反的方向上旋转整个布局 10 度，以给出我的图像直立的错觉： body { transform: rotate(-10deg);} ?
数据集与MNIST不同，因为SVHN具有不同背景下的门牌号图像。数据集在每个数字周围都有包围框，而不是像MNIST中那样有几个数字图像。...文本检测技术需要检测图像中的文本，并在具有文本的图像部分周围创建和包围框。标准的目标检测技术也可以使用。 滑动窗口技术 可以通过滑动窗口技术在文本周围创建边界框。然而，这是一个计算开销很大的任务。...单步和基于区域的探测器 有单步头检测技术，如YOLO(只看一次)和基于区域的文本检测技术，用于图像中的文本检测。 ? 滑动窗口不同的是，YOLO是一种单步技术，只通过一次图像来检测该区域的文本。...生成的预测可以是旋转的矩形或四边形，通过非最大抑制步骤进一步处理，得到最终的输出。 ? EAST可以检测图像和视频中的文本。该算法在720p图像上以13FPS的速度实时运行，具有较高的文本检测精度。...该代码可以为以上三个图像提供良好的结果。文字清晰，文字背后的背景在这些图像中也是统一的。 ? 这个模型在这里表现得很好。但是有些字母识别不正确。可以看到，边框基本上是正确的。
参考链接： python opencv 基础5 : putText() 为图像增加文本 假设我们有一幅图像，图像中的文本被旋转了一个未知的角度。...为了对文字进行角度的校正，我们需要完成如下几个步骤： 1、检测出图中的文本范围 2、计算出文本被旋转的角度 3、将图像旋转特定的角度 第一步、读取图像，并做二值化处理 #读取图像，做二值化处理...cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU) cv.imshow('thresh', thresh) 第二步、计算包含了被旋转文本的最小边框...#计算包含了旋转文本的最小边框 coords = np.column_stack(np.where(thresh > 0)) print(coords) #该函数给出包含着整个文字区域矩形边框，这个边框的旋转角度和图中文本的旋转角度一致...angle = cv.minAreaRect(coords)[-1] print(angle) 我们将这些坐标传给函数cv.minAreaRect，该函数将给出包含着整个文字区域的矩形边框，这个边框的旋转角度和图中文本的旋转角度一致
该数据集与MNIST不同，因为SVHN具有门牌号图像，且门牌号背景不同。数据集在每个数字周围都有边界框，而不是像MNIST中那样具有几个数字图像。...文字检测 需要文本检测技术来检测图像中的文本，并在具有文本的图像部分周围创建边框。标准异物检测技术也可以在这里使用。 推拉窗技术 可以通过滑动窗口技术在文本周围创建边框。...单发和基于区域的检测器 有单次检测技术，例如YOLO（您只看一次），以及基于区域的文本检测技术，用于图像中的文本检测。 YOLO是单发技术，与滑动窗口不同，仅传递图像一次即可检测该区域中的文本。...EAST可以检测图像和视频中的文本。如本文所述，它在720p图像上以13FPS实时运行，具有很高的文本检测精度。此技术的另一个好处是，它的实现在OpenCV 3.4.2和OpenCV 4中可用。...这些图像中的文字清晰，并且文字的背景也很均匀。 该模型在这里表现很好。但是某些字母不能正确识别。会看到边界框应该是正确的。稍微旋转可能会有所帮助。但是当前的实现不提供旋转边界框。似乎是由于图像清晰度。
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