OpenCV与仿射变换 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。 ? 由图可以看出，仿射变换是透视变换的子集。...相关函数： 1.getAffineTransform 由三对点计算仿射变换 src：输入图像的三角形顶点坐标。 dst：输出图像的相应的三角形顶点坐标。 返回一个2x3的变换矩阵。 ?...2.warpAffine函数 对图像做仿射变换 src：输入图像. dst：输出图像. map_matrix：2×3 变换矩阵 flags：插值方法和以下开关选项的组合 ?...( source_window, src ); namedWindow( warp_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE ); imshow( warp_window, warp_dst...); namedWindow( warp_rotate_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE ); imshow( warp_rotate_window, warp_rotate_dst
与仿射变换一样，OpenCV 4中提供了根据四个对应点求取变换矩阵的getPerspectiveTransform()函数和进行透视变换的warpPerspective()函数，接下来将介绍这两个函数的使用方法...函数中最后一个参数是根据四个对应点坐标计算透视变换矩阵方法的选择标志，其可以选择的参数标志在表3-6中给出，默认情况下选择的是最佳主轴元素的高斯消元法DECOMP_LU。...为了说明该函数在实际应用中的作用，在代码清单3-37中给出了将相机视线不垂直于二维码平面拍摄的图像经过透视变换变成相机视线垂直于二维码平面拍摄的图像。...warpPerspective(img, img_warp, rotation, img.size()); //透视变换投影 31. imshow("img", img); 32....imshow("img_warp", img_warp); 33. waitKey(0); 34. return 0; 35. } ?
OpenCV中的透视变换相关函数getPerspectiveTransform和warpPerspective 透视变换(Perspective Transformation)是将成像投影到一个新的视平面...计算出变换矩阵 (M) 后，将其传递给 warpPerspective() 函数，该函数将透视变换应用于图像。...getPerspectiveTransform的函数有两种重载形式，其中一个函数原型如下： getPerspectiveTransform其重载函数原型2为： warpPerspective...K", imgWarpK); // 显示经透视变化后的卡片K，宽度为250，高度为350 imshow("Warp J", imgWarpJ); // 显示经透视变化后的卡片J，宽度为250，高度为...350 imshow("Warp 9", imgWarp9); // 显示经透视变化后的卡片9，宽度为250，高度为350 imshow("Warp Q", imgWarpQ); // 显示经透视变化后的卡片
lenna小姐姐作为图像领域中的hello world，20世纪的跨界达人，几代人的战斗对象。..., dst) key = cv2.waitKey(0) if key == 27: cv2.destroyAllWindows() 8.透视变化 ?...= cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2) img_warp = cv2.warpPerspective(img, M_warp, (width, height...)) return M_warp, img_warp M_warp, img_warp = random_warp(img, img.shape[0], img.shape[1]) cv2....imshow('lenna_warp', img_warp) key = cv2.waitKey(0) if key == 27: cv2.destroyAllWindows() lenna近照
我们首先将图像转换为灰度，然后应用cv2.findChessboardCorners()函数。我们已经知道这个棋盘是一个只有直线的二维对象，所以我们可以对检测到的角应用一些变换来正确对齐它们。...您可能无法注意到细微的差异，但它会对图像处理产生巨大影响。 透视变换 在相机空间中检测弯曲车道并不是很容易。如果我们想鸟瞰车道怎么办？这可以通过对图像应用透视变换来完成。...您可以使用cv2.getPerspectiveTransform()函数将这些变换应用于任何图像，以获取变换矩阵，并将cv2.warpPerspective()其应用于图像。....getPerspectiveTransform(src, dst) # Warp the image using OpenCV warpPerspective() warped = cv2...之前版本 1 中使用的Canny边缘检测器利用Sobel 算子来获取图像函数的梯度。OpenCV 文档对它的工作原理有很好的解释。我们将使用它来检测高对比度区域以过滤车道标记并忽略道路。
cv2.warpAffine() 执行放射变化的函数 官方文档 函数使用 cv2.warpAffine( src, # 源图像 M, # 2×3 转换矩阵 dsize[,...重写之前的变换公式可以得到： image.png cv2.warpPerspective() 实现图像的透视变换 官方文档 OpenCV 实现透视变换时 M 是左乘到坐标上的，因此最终的计算公式为...flags[, # 结合插值方法(INTER_LINEAR 或 INTER_NEAREST) # 和将 m 设置为逆变换(dst → src)的可选标志 WARP_INVERSE_MAP...(image, M, [800, 2000]) PIS(res) cv2.getPerspectiveTransform() 从四对相应的点计算透视变换，得到透视变换矩阵。...官方文档 函数使用 cv.perspectiveTransform( src, # 源图坐标点 m[, # 3×3 透视变换矩阵 dst]) -> dst 示例代码 src_points
此函数模仿人类视网膜中央凹视力，并且对于目标跟踪等可用于快速尺度和旋转变换不变模板匹配。...问题描述 考虑已知圆形方程的圆环形态的图像A,B，图像之间存在关于圆心的放缩、旋转关系，如何确定二者的放缩系数 \alpha和旋转角度\beta？...image.png 解决方案 求解缩放系数和旋转角度，二维空间可以搜索，这种情况下是否可以转换为关于 x,y 平移的模板匹配问题呢，如果可以的话则可以之间使用 OpenCV 的模板匹配函数快速匹配。...image.png 根据极坐标变换有： image.png 考虑尺度变换： image.png 考虑角度变换： \theta_b = \theta_a+\beta 此时相位转换成了关于\theta 的平移问题...cv2.INTER_CUBIC + cv2.WARP_POLAR_LINEAR + cv2.WARP_POLAR_LOG) log_polar_res3 = cv2.warpPolar(img_
（1）透视变换 （2）gauss_blur （3）norm_blur （4）模糊图像，模拟小图片放大的效果 （5）颜色翻转、滤波等等 具体代码实现如下： （1）透视变换 （具体原理可查看：仿射变换，透视变换...：二维坐标到二维坐标之间的线性变换，可用于landmark人脸矫正） #!...W, C = src.shape else: H, W = src.shape M33, sl, _, ptsOut = self.get_warp_matrix...pin.astype(np.float32) pout = pout.astype(np.float32) return pin, pout def get_warp_matrix...=cv2.INTER_AREA) return cv2.resize(out, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA) （5）颜色翻转、滤波等等
例如，与其直视前方的场景，不如自上而下地看。在这个场景中应用透视图变换来实现这一点。 另一个应用是训练深层神经网络。训练深度模型需要大量的数据。...上述仿射变换的一个非常有用的性质是它们是线性函数。它们保留了乘法和加法运算，并遵循叠加原理。 换言之，我们可以组合2个或更多的变换：向量加法表示平移，矩阵乘法表示线性映射，只要我们用齐次坐标表示它们。...从右到左可以理解函数是如何应用的。 Numpy中的变换 现在对于图片，有几点需要注意。首先，如前所述，我们必须重新调整垂直轴。其次，变换后的点必须投影到图像平面上。...= np.round(A@coords).astype(np.int) xcoord2, ycoord2 = warp_coords[0, :], warp_coords[1, :] # 获取图像边界内的像素...此函数使用角度围绕点中心旋转图像，并使用比例缩放图像。
在本文中，我们将ArUco标记放在图像相框的四个角上。当检测到这些标记时，便可以得到图像在相框中的位置，之后用其他图像替换原图像。并且当我们移动相机时，新替换的图片仍然具有正确的透视效果。...drawMarker函数的第三个参数决定生成的标记的大小，在上面的示例中，它将生成200×200像素的图像。第四个参数表示将要存储aruco标记的对象(上面的markerImage）。...先前初始化的DetectorParameters对象作为传递参数。 四、增强现实应用 ArUco标记主要是为解决包括增强现实在内的各种应用场景下的相机姿态估计问题。...(pts_src, pts_dst) # Warp source image to destination based on homography warped_image = cv.warpPerspective...使用OpenCV中的findHomography函数计算源点和目标点之间的单应性函数h。然后将单应矩阵用于使新图像变形以适合目标框架。新图像被复制到目标帧中。
cv2.cartToPolar() 计算二维向量的角度和幅度，笛卡尔坐标转极坐标 函数使用 magnitude, angle = cv2.cartToPolar(x, y) image.png...cv2.warpPolar() 图像的极坐标变换函数（包含线性极坐标和对数极坐标变换） 官方文档 函数使用 cv2.warpPolar( src, # 源图像 dsize, #....WARP_INVERSE_MAP(16):不设置表示表示极坐标变换或对数极坐标变换,设置为反变换 变换模式：cv2.WARP_POLAR_LINEAR 表示普通的极坐标变换，cv2.WARP_POLAR_LOG...radius, flags=cv2.INTER_CUBIC + cv2.WARP_POLAR_LINEAR + cv2.WARP_POLAR_LOG) inverse = cv2.warpPolar(...x，y 坐标，cv2.remap函数得到映射后的图像 示例代码 img = mt.cv_rgb_imread('img1.jpg') img = mt.image_resize(img, [400, 300
[随拍照片] 需要通过技术手段将其矫正为标准的矩形，通过透视投影变换可以将任意四边区域内容投影到另一个四边形区域。...def warp(src, dst, src_pts, dw, dh): img = cv2.imread(src) dst_w = int(dw) dst_h = int(dh...=cv2.INTER_CUBIC) cv2.imwrite(dst, img) src, dst, src_pts, dw, dh分别表示输入图路径、矫正后图路径、原始四个点，目标宽高。...将各个参数传入如上函数，得到矫正后图如下： [矫正后的图] 2 创建PDF文件并添加图片 有了矫正后的图片，接下来任务是创建PDF文件并将图片插入到PDF文件中。...当然了，reportlab已经提供了常用的尺寸如： from reportlab.lib.pagesizes import A4 2.2 插入图片 调用Canvas的drawImage函数实现图像插入。
空间变换基础： 图像的几何变换包括透视变换和仿射变换，透视变换又称为投影变换、投射变换、投影映射，透视变换是将图片投影到一个新的视平面，它是二维（x,y）到三维(X,Y,Z)、再到另一个二维(x’,y’...仿射变换又称为图像仿射映射，可以认为是透视变换的一种特殊情况，是透视变换的子集，仿射变换是从二维空间到自身的映射，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间，也就是图像仿射变换等于图像线性变换和平移的组合...2D仿射变换（affine）： 平移： 旋转： 缩放： 整体： 3D透视变换（projection）： 平移： 旋转： 缩放： Opencv函数： 1、getAffineTransform...函数 在OpenCV中，仿射变换可以通过函数warpAffine来支持，当然部分单独的函数也可以进行某个特定的变换，如缩放和旋转就有单独的变换函数。...另外当borderMode取值为cv2.BORDER_TRANSPARENT时，目标图像中与源图像中的离群值相对应的像素不被函数修改(关于离群值老猿暂还未完全弄明白，暂且存疑) 返回值：为仿射变换后的结果图像矩阵
Point2f srcTri[3]; Point2f dstTri[3]; Mat rot_mat( 2, 3, CV_32FC1 ); Mat warp_mat( 2, 3, CV_32FC1 );...通过这两组点, 我们能够使用OpenCV函数 getAffineTransform 来求出仿射变换: warp_mat = getAffineTransform( srcTri, dstTri );..., warp_dst.size() ); 函数有以下参数: src: 输入源图像 warp_dst: 输出图像 warp_mat: 仿射变换矩阵 warp_dst.size(): 输出图像的尺寸...); double angle = -50.0; double scale = 0.6; 我们利用OpenCV函数 getRotationMatrix2D 来获得旋转矩阵, 这个函数返回一个 ..., CV_WINDOW_AUTOSIZE ); imshow( warp_window, warp_dst ); namedWindow( warp_rotate_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE
| +-- ArithmeticErro 'E':e, tag = soup.title while True: ok ：查看r.ok的布尔值便可以知道是否登陆成功...常用操作总结 painter.setPen(QtGui.QPen(QtGui.QColor(255, 255, 255), 3)) ret,thresh2=cv2.threshold(...GrayImage,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) import openpyxl 在OpenCV中，可以使用函数cv2.connectedComponents()进行标注...该函数会将背景标注为0，将其他的对象使用从1开始的正整数标注。...注意，fixture定义的范围与它将被实例化的顺序无关：实例化顺序由调用逻辑强制执行 def order(): (venv) E:\Codes\python_everything\begining-python
小勤：上次在Power Query里实现了数据透视的文本合并问题，在Power Pivot里怎么实现啊？...大海：在Power Pivot里可以直接写关于多文本合并的度量，然后在做数据透视的时候就可以直接当做值来用了。比如上次那个数据，添加到数据模型后。...Step-1：创建度量值 即通过ConcatenateX函数实现文本的连接计算，这样，就可以直接在数据透视里当做“值”来使用了。...大海：也不一定，如果你有些特殊格式的报表是无法通过数据透视来实现的，那你可能只能通过Power Query来进行数据的拼接（整理）形成，但如果是能用数据透视来实现的，则可以首先考虑Power Pivot...小勤：好的。 在线M函数快查及系列文章链接（建议收藏在浏览器中）： https://app.powerbi.com/view?
_database not in tuple(x["Database"] for x in result) 路径模块也是系统模块中的一部分。...该值与函数cv2.Sobel()中的参数ddepth的含义相同 Pandas处理时间序列数据操作详解 break GrayImage = cv2.cvtColor(map, cv2
小勤：大海，能不能在数据透视的值里面实现多个文本的合并啊？比如下面这个，将评价合并在一起： 大海：当然可以啊，而且无论用Power Query还是Power Pivot，都可以轻松实现。...先说说Power Query的呗？ 大海：好的，比如现在数据已经获取到了Power Query里： Step-1：透视列 小勤：聚合里用“计数”？ 大海：别急嘛，咱们先用计数生成基础代码。...这里只给了个写函数名称的地方！ 大海：这种情况下，要构造自定义函数来实现。 小勤：这么复杂？...大海：这是在函数内调用函数时，如果需要传递参数时构造自定义函数的一种简略写法，相当于构造了一个匿名（反正用完就不用了，所以名字也不起了）的自定义函数： 没有名字的函数=(s)=>Text.Combine...(s,"、") 然后直接调用这个【没有名字的函数】 小勤：原来这样，我正在想如果要加其它参数怎么加呢，不过这样省写的方式，一下子感觉怪怪的。
cv2.calcOpticalFlowFarneback函数 cv2.calcOpticalFlowFarneback是opencv中使用Gunnar Farneback算法计算稠密光流的函数。...= 1.5 flags：可选参数值OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW 和 OPTFLOW_FARNEBACK_GAUSSIAN 函数使用： i_t0 = cv2.imread("1_t0...cv2.remap函数 cv2.remap是opencv的重映射函数 cv2.remap(src, map1, map2, interpolation, borderMode, borderValue...使用代码： def cv_warp(input, flow): h, w = flow.shape[:2] warp_grid_x, warp_grid_y = np.meshgrid(...np.linspace(0, w-1, w), np.linspace(0, h-1, h)) flow_inv = flow + np.stack((warp_grid_x, warp_grid_y
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