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【图像篇】OpenCV图像处理(七)---图像平移VS图像旋转

前言 在上期的文章(【图像篇】OpenCV图像处理(六)---图像混合VS按位运算)中,我们学习了图像混合的实际操作，其实就是图像按照不同权重的叠加，今天我们继续来学习别的图像处理知识点-图像平移VS...图像平移 一、图像平移简介 简单的说图像平移就是对图像像素进行操作，从而实现图像左右上下平移的功能，其实图像平移也是属于仿射变换的一种，我们接着往下看。...1.1 原始图像 1.1 代码实践 # 导入opencv包 import cv2 # 导入numpy包进行科学运算 import numpy as np # opencv读取图片数据 img = cv2...与新图像进行对比 cv2.imshow("img", img) # 定义变换矩阵 向左平移5个像素， 向上平移50个像素 # 注意这两个坐标的第一维度和第二维度不要改动 # 第三维才是要平移的参数...") 3.扩展代码后的效果演示 2.3 效果展示 结语 今天的分享结束了，代码量不是很多，理解还是要花点时间的，图像平移和旋转都是类似的像素空间操作，大家自行体会哦，另外，大家可以发现，

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OpenCV新手入门，如何用它平移缩放和旋转图片

它不仅能用来实现各种复杂的算法，还能够对图像进行预处理：包括图像的平移、旋转、缩放、翻转、裁剪。 最近一位来自印度的小哥Raoof Naushad发布了一篇相关教程，希望把这些知识分享给初学者。...图像平移 我们使用OpenCV提供的仿射变换函数cv.warpAffine()沿x和y轴移动图像。 Step1. 调用一个函数cv.warpAffine()。 Step2....将img（需要变换的图像）、transMAT（平移矩阵）和Dimensions（维度）代入仿射变换函数cv.warpAffine()，输入x和y以确定平移多少。...在OpenCV中旋转图像，可以将任何点用作旋转的中心，同样使用cv.warpAffine()函数以及和上面相同的参数。...但是旋转矩阵与图像平移是不同的。 Step1. 创建一个旋转函数，定义图像img、旋转角度angle和旋转点rotPoint。 Step2.

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    10、图像的几何变换——平移、镜像、缩放、旋转、仿射变换 OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(1)OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(2)数字图像

    称为平移变换矩阵（因子），△x和△y为平移量。 2.2 基于OpenCV的实现 图像的平移变换实现还是很简单的，这里不再赘述....4.2基于OpenCV的实现 得到了上述的旋转公式，实现起来就不是很困难了....2.3 仿射变换 　　我们除了自己写相关函数外，OpenCV还提供了对应的仿射变换的API接口函数warpAffine，仿射变换是指在向量空间中进行一次线性变换(乘以一个矩阵)并加上一个平移(加上一个向量...需要注意的是，在OpenCV中使用仿射变换函数时，通常会先计算一个仿射变换矩阵，以此来获得仿射变换矩阵，为了实现这个功能，常常使用getRotationMatrix2D()函数用来计算二维旋转矩阵，这个变换会将旋转中心映射到它自身...参考资料 数字图像处理与机器视觉Visual C与Matlab实现 几何图像变换 OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(1) OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(2

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    图像的几何变换——平移、镜像、缩放、旋转、仿射变换 OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(1)OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(2)数字图像处理笔

    称为平移变换矩阵（因子），△x和△y为平移量。 2.2 基于OpenCV的实现 图像的平移变换实现还是很简单的，这里不再赘述....4.2基于OpenCV的实现 得到了上述的旋转公式，实现起来就不是很困难了....2.3 仿射变换 　　我们除了自己写相关函数外，OpenCV还提供了对应的仿射变换的API接口函数warpAffine，仿射变换是指在向量空间中进行一次线性变换(乘以一个矩阵)并加上一个平移(加上一个向量...需要注意的是，在OpenCV中使用仿射变换函数时，通常会先计算一个仿射变换矩阵，以此来获得仿射变换矩阵，为了实现这个功能，常常使用getRotationMatrix2D()函数用来计算二维旋转矩阵，这个变换会将旋转中心映射到它自身...参考资料 数字图像处理与机器视觉Visual C与Matlab实现 几何图像变换 OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(1) OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(2

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    【opencv实践】仿射变换和透视变换

    等式右边是平移之后的坐标。 放缩 进行放缩，就是将矩形（图像）放缩n倍，也就是长宽各乘一个变量。 ? 旋转 对矩形（图片）进行旋转，关于旋转的数学推导在后面仿射会介绍： ?...直观上感受，我们可以认为： 仿射变换是单纯对图片进行缩放，倾斜和旋转，因此图片不论如何变化，线之间的平行性是不变的。如下图。 ? 可以感受到，右图是可以通过左图平移，旋转，错切，缩放之后得来。...而我们本文要做的，就是将视角改为鸟瞰，从而得到类似下图的鸟瞰图： ? 仿射变换原理 前文已经说了，仿射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。...到此，我们完成了旋转操作，如何平移呢？仅是加一个平移常数的事： ? 到此，我们的2*3大小的仿射变换便推导出来了。 推导知道了，但如何实现呢？...透视变换原理 我们说仿射变换是在二维空间中的旋转，平移和缩放。而透视变换则是在三维空间中视角的变化。

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    Ground-VIO：在线标定相机-地面参数的单目视觉惯性里程计

    对于地面车辆，局部地平面可以表示为相机坐标中的特定平面，在本工作中，该平面被参数化为具有两步旋转的高度信息。...C-G参数的示意图，b-frame是车体/IMU坐标系，c-frame是相机坐标系，c⊥-frame是虚拟相机坐标系，其X-Z平面与局部地平面是平行。...具体而言，首先围绕Z轴旋转实际相机坐标系c，使其X轴与地面平面平行。然后将得到的坐标系围绕X轴旋转，得到期望的虚拟相机坐标系c⊥，这也可以看作是IPM的参考坐标系。...在Ground-VIO中选择在鸟瞰图像上提取和跟踪特征，原因是鸟瞰图像的“变形”较小，并且具有更好的跟踪一致性。实际上，KLT光流跟踪无法保证尺度和旋转不变性，如图5所示的失败案例。 图5。...不同VIO解决方案在模拟测试中的短期相对平移误差 考虑到不同的VIO解决方案需要不同的时间（几秒钟）来初始化系统，对于Ground-VIO，在C-G参数在初始动态期间（加速度和旋转）收敛之后，相机-地面几何关系可以提供无偏的度量尺度信息

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    无人机红外相机的畸变矫正

    从世界坐标系到相机坐标系 在世界三维坐标系中确定一点，只需要利用简单的刚体变换，即左乘一个R旋转矩阵加上三个轴向的平移量，公式表示如下： 由于存在平移量的加法，会导致后续嵌套表示复杂，因此引入齐次坐标...（向量）外参:\n"), rvecs) # 旋转向量（外参数） print(("tvecs平移（向量）外参:\n"), tvecs) # 平移向量（外参数） np.save('mtx.npy',...畸变矩阵 # 2.1输出：标定结果 相机的内参数矩阵 畸变系数 旋转矩阵 平移向量 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints...畸变矩阵 # 2.1输出：标定结果 相机的内参数矩阵 畸变系数 旋转矩阵 平移向量 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints...另外，相机标定的另一大用途是在自动驾驶领域，通过标定将车周围一圈图像转换成鸟瞰图视角，这部分可以参考资料[8]。

    1.1K40

    7_手眼标定_1_一个失败的流程记录

    1.Opencv3手眼标定接口介绍 一些基础知识： 手眼标定分为两种：眼在手上和眼在手外。文章数据采集的是眼在手上。...cam：相机坐标系 target:标定板坐标系 对于眼在手上，标定求解的是相机坐标系相对于机械臂末端坐标系的变换矩阵(旋转和平移)。...t_gripper2base：机械臂末端坐标系相对于机械臂基坐标系的平移矩阵 R_target2cam：世界坐标系相对于相机坐标系的旋转矩阵 t_target2cam： 世界坐标系相对于相机坐标系的平移矩阵...输出： R_cam2gripper：相机坐标系 相对于机械臂末端坐标系的旋转矩阵 t_cam2gripper：相机坐标系 相对于机械臂末端坐标系的平移矩阵 R_gripper2base和t_gripper2base...这两个参数是标定板相对于相机的姿态和平移矩阵，这块是没啥疑问的。 2.一些注意点 手眼标定过程让标定板不动，改变机械手位置采集图片。Opencv官方提示：至少需要两个具有非平行旋转轴的运动。

    25010

    机器视觉-相机内参数和外参数

    1、相机内参数是与相机自身特性相关的参数，比如相机的焦距、像素大小等； 相机外参数是在世界坐标系中的参数，比如相机的位置、旋转方向等。...告诉你现实世界点(世界坐标)是怎样经过旋转和平移，然后落到另一个现实世界点(摄像机坐标)上。 2).内参数矩阵。...2、摄像机内参、外参矩阵 在opencv的3D重建中（opencv中文网站中：照相机定标与三维场景重建），对摄像机的内参外参有讲解： 外参：摄像机的旋转平移属于外参，用于描述相机在静态场景下相机的运动...摄像机内参矩阵： 其中，fx，fy为焦距，一般情况下，二者相等，x0、y0为主点坐标（相对于成像平面），s为坐标轴倾斜参数，理想情况下为0 摄像机外参矩阵：包括旋转矩阵和平移矩阵 旋转矩阵和平移矩阵共同描述了如何把点从世界坐标系转换到摄像机坐标系...旋转矩阵：描述了世界坐标系的坐标轴相对于摄像机坐标轴的方向 平移矩阵：描述了在摄像机坐标系下，空间原点的位置 例： opencv-matrix"

    89910

    5_相机标定_1_标定板选取与角点绘制

    一、旋转矩阵与平移向量 对于每一幅相机得到的特定物体的图像，我们可以在摄像机系统上用旋转和平移来描述物体的相对位置。如下图。 通常任何维的旋转可以表示为坐标向量与合适尺寸的方阵的乘积(旋转矩阵)。...最终一个旋转等价于在另一个不同坐标系下对点位置的重新描述。 由之前刚体知识知道可以用三个角度来表示旋转，用三个参数(x，y，z)来表示三维平移。因此总共有6个参数。...对相机而言，OpenCV内参矩阵有4个参数(fx,fy, cx和cy),因此对每个场景需要解10个参数(相机内参在不同场景保持不变)。则对应一个平面物体，每个场景有8个固定参数。...因为不同视角下旋转和平移6个参数会变，对于每一个场景用来求解相机内参矩阵的两个额外参数需要约束。即求解全部几何参数至少需要两个视角。 二、标定板 原理上，任何合适的表征物体都可以用作标定物体。...另外一种“圆网格”也是OK的(我测试使用的)，opencv3作者使用ChArUco效果也是很好的。

    21510

    基于语义地图的单目定位用于自动驾驶车辆

    本文的主要贡献总结如下： * 提出了一种增强的逆透视映射模型，该模型考虑了摄像头的旋转，从而能够在运动过程中准确计算鸟瞰图。...随后带有旋转补偿的IPM模型用于计算特定像素的投影坐标，并准确恢复它们在空间中的3D位置，图6(a)展示了基本IPM模型产生的畸变的鸟瞰图像。...由于透视噪声，优化过程中过远离相机的像素将被丢弃，并标记为红色。蓝色线表示拟合的类似杆状的特征。 B....尽管先验地图要小得多，但作者提出的系统在平移和旋转精度上均比基准算法更高。此外观察到工业园区的整体定位精度不如公共道路，这是由于不完整和稀缺的车道标记，如图7(b)所示。...我们在各种具有挑战性的实际交通场景中验证了我们提出的系统，结果表明我们的方法在平移和旋转精度方面优于基线。

    26610

    SLAM初探（二）

    相机标定 相机的内参矩阵 在OpenCV的3D重建中（opencv中文网站中：照相机定标与三维场景重建），对摄像机的内参外参有讲解： 外参：摄像机的旋转平移属于外参，用于描述相机在静态场景下相机的运动，...摄像机外参 旋转向量（大小为1×3的矢量或旋转矩阵3×3）和平移向量（tx,ty,tz）。 旋转向量:旋转向量是旋转矩阵紧凑的变现形式，旋转向量为1×3的行矢量。 ?...摄像机坐标系与世界坐标系之间的关系可以用旋转矩阵与平移向量来描述。...摄像机坐标系和世界坐标系之间的关系可用旋转矩阵R与平移向量t来描述。...在OpenCV中我们使用张正友相机标定法通过10幅不同角度的棋盘图像来标定相机获得相机内参和畸变系数。

    2K50

    ArUco与AprilTag简介

    ArUco ArUco是一个开源的小型的AR虚拟现实增强库，已经集成在OpenCV3.0以上的版本，它除了用于现实增强，还很用于实现一些机器视觉方面的应用。...标记的大小确定了内部矩阵的大小，例如4x4大小的标记有16个bit aruco标志在环境中通常存在旋转，然而，检测的过程需要确定旋转的初始方向，因此，每一个角点在二维编码的过程中就会被唯一确定。...位姿估计 当获取得到Marker的识别结果之后，就是确定相机姿态了。为了确定相机姿态，首先得知道相机的标定参数，内参和畸变。在估计每个ArUco标记的时候，我们能单独估计每个marker。...相机相对于marker的姿态是一个3d的旋转，从marker坐标系到camera坐标系。这个通过一个旋转和一个平移向量和描述。 标记坐标系统是假设z轴是朝外的，x是朝右边，y朝前进方向。...因此opencv在aruco还是BSD的时候仍然停留在旧的实现上。

    3.3K41

    相机参数标定（camera calibration）及标定结果如何使用「建议收藏」

    当对相机坐标系安装一定的参数，分别绕着X，Y，Z轴做平移和旋转后，就得到在世界坐标系中的坐标。...平移表示： 而对于旋转，可以采用如下的方法，给定一个基本旋转矩阵和基本矩阵 对于三坐标轴旋转，当绕着X轴旋转时，保持基本矩阵的第1列不变，有如下的旋转矩阵 当绕着Y轴旋转时，保持基本矩阵的第2列不变...，有如下的旋转矩阵 当绕着Z轴旋转时，保持基本矩阵的第3列不变，有如下的旋转矩阵 那么，整个相机坐标系到世界坐标系的变换公式为 2.3、相机的内参和外参 通过前面的几个步骤，我们已经得到了各个坐标系之间的相互转换关系...，进一步的就可以得到从像素坐标系到世界坐标系的变换关系： 公式中，红色的框框就表示相机的外参，可以看到，外参就是相机相对于世界坐标系的旋转和平移变换关系。...5.3、相机参数的计算 直接调用OpenCV中的函数 来计算 calibrateCamera（） 当输入一副新的拍摄的图像后，就可以用计算得到的参数，去矫正这幅图（本文只是单目视觉的矫正），用OpenCV

    6.9K44

    1_机械臂姿态表示旋转矩阵与XYZ固定角坐标系_ZYX欧拉角的公式转换&3D相机应用例子

    之前提到机械臂姿态可以用3×3旋转矩阵来表示姿态。旋转矩阵是一种特殊的各列相互正交的单位阵。进一步我们知道旋转矩阵的行列式恒为±1。...在这插入一个实际3D相机的应用案例。 3D相机可以给出被测目标的姿态与位置信息，但这两个信息是被测物体相对于相机的，即机械臂无法直接使用。...通过手眼标定，将相机相对于机械臂末端法兰中心的位姿标定计算出来(一个整体的位姿信息)，与之前单目相机的Opencv测试基本一致。通过这两个位姿信息，计算出机械臂TCP最终的位姿。...Opencv的手眼标定结果可以存储到yaml文件，是一个3×3旋转矩阵和3×1的位置平移矩阵。...成熟的相机供应商或机械臂可以完善这部分的接口。这部分应该有行业规范，减少资源浪费，尽力“统一市场”。 Z-Y-X欧拉角 也就是绕“动坐标系”旋转。

    29910

    双目匹配

    在对内参进行标定时，我们已经得到两个相机的旋转矩阵和平移向量，再通过左右相机的内外参数，通过立体标定对左右两幅图像进行立体校准和对齐，最后确定两个相机的相对位置。...经过标定，我们已经得到了两个图像平面对应的旋转矩阵和平移向量(R,T) ，为了得到校正后图像，我们使用Bouguet校正算法。...接下来使用Bouguet算法进行处理： 校正的第一步是使两个图像平面平行，可以根据旋转矩阵和平移向量(R,T) 对其进行旋转操作，Bouguet算法将旋转矩阵R拆分成两个旋转矩阵r_r \ r_l，分别对两个图像平面进行旋转...各参数含义如下： cameraMatrix1/cameraMatrix2：两个摄像机的内参矩阵 distCoeffs1/distCoeffs1：两个摄像机的畸变参数 imageSize：图像大小 R、T：旋转矩阵和平移向量...3、参考资料 相机标定（4） 矫正畸变 undistort()和initUndistortRectifyMap() OpenCV学习(5): 图像畸变校正 图像矫正去畸变 Opencv remap()重映射函数详解及使用示例

    2.7K10

    5_相机标定2_calibrateCamera()与内外参

    彩色角点图片镇楼 opencv官方文档： https://docs.opencv.org/4.8.0/d4/d94/tutorial_camera_calibration.html https://docs.opencv.org...、畸变系数、旋转矩阵和平移矩阵(即每一幅图像的姿态和位置)。...前两者构成相机内参，后两者称为外参。 畸变系数可以用来矫正图像。使用工业相机标定后，感觉图像畸变很小，所以买了一个USB免驱的摄像头(100块)，货到之后再标定相机一次看看效果。...需要注意的是：旋转以Rodrigues形式表示，即以三分量向量表示，不是之前机器人学里面所述3×3矩阵表示的姿态，而是棋盘绕相机坐标系下三维空间的坐标轴的旋转，其中每个向量的长度表示逆时针旋转的角度。...OpenCV允许你控制所有的标志位。标志位变量是用来做某些细微的控制使得标定能够完成的更好。 ps:觉得还是旧版学习OpenCV好一些。写这么多，都是在介绍函数接口如何使用。

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    经典深度SfM有关问题的整理

    A3：在相机内参未知的情况下，如果使用的是像素坐标的对应点，那么求解出来的是F矩阵。在opencv上就有已经实现好的函数findFundamentalMat。...Q9：平面扫描（plane sweep）时的一系列虚拟平面和左右视图是一样大小的吗？ A9：通常假设的一系列虚拟平面是垂直于目标视图z轴的，这样的话，这些虚拟平面就和目标视图的长宽是一样的了。...因此，重建的结果与实际的场景之间相差一个相似变换（尺度、旋转、平移）。可以通过控制点或者GNSS信息进行绝对定向，也可以通过已知物体的真实尺度与重建尺度，进行缩放求解。...A13：有如下三个等式： E=t[×]R F=K-TEK-1 x2TEx1=p2TFp1=0   其中，R和t分别是第二个相机的旋转矩阵和平移向量，t[×]则是向量t的反对称矩阵，K是相机内参，x...A14：SfM重建出来的场景是尺度未定的，与真值（如果有的话）之间会相差一个相似变换，这个相似变换的求解及代码可以参考相机对齐方法介绍及实现代码（相似变换，包含旋转R、平移t、尺度s）。

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