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关键词

图像变换

flipped1 = cv2.flip(image,1) #图像垂直翻转 flipped2 = cv2.flip(image,0) #图像水平垂直翻转 flipped3 = cv2.flip(image 仿射和透视变换矩阵 ? ? pts2 = np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]]) #得到仿射矩阵 M = cv.getAffineTransform(pts1,pts2) #实现仿射变换 dst = cv.warpAffine(img,M,(cols,rows)) #输出显示原图和变换图像 plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input 0,0], [360,0], [0,420], [360,420]]) # 计算得到转换矩阵 M = cv.getPerspectiveTransform(points1, points2) # 实现透视变换转换

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图像变换之Census变换

图像的Census变换 Census变换属于非参数图像变换的一种,它能够较好地检测出图像中的局部结构特征,如边缘、角点特征等。 传统Census变换的基本思想是:在图像区域定义一个矩形窗口,用这个矩形窗口遍历整幅图像。 选取中心像素作为参考像素,将矩形窗口中每个像素的灰度值与参考像素的灰度值进行比较,灰度值小于或等于参考值的像素标记为0,大于参考值的像素标记为1,最后再将它们按位连接,得到变换后的结果,变换后的结果是由 Census变换的实质是将图像像素的灰度值编码成二进制码流,以此来获取邻域像素灰度值相对于中心像素灰度值的大小关系。变换过程可通过如下公式表达: ? ?   如上图所示可以分别得到两幅Census变换后的图像,在立体匹配的计算匹配代价部分可以利用这两幅图像计算图像的匹配程度,通常是计算汉明距离hammingDst。

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    OpenCV 图像变换之 —— 通用变换

    本文摘录 OpenCV 中的图像变换相关操作内容,重点介绍 Opencv 中的通用变换操作。 概述 我们目前所看到的仿射变换和透射变换是一些更为一般的处理过程中特殊的例子。 本质上,这两种变换有着相似的特性:它们把源图像的像素从一个地方映射到目标图像的另一个地方。事实上,其他一些操作也有着相同的结构。本文学习一些类似的变换,而后学习如何让OpenCV实现自己的映射变换。 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, # 下图展示了正方形对数极坐标变换后的图像: 函数实现极坐标与笛卡尔坐标之间的转换,以官方图像为例: dsize 为图像输出尺寸(w, h),如果二者均为小于零的输入,则会返回与源图像中指定圆相关尺寸的图像 cv2.remap() 用于常规图像的重绘,应用通用几何变换

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    图像复合变换

    as plt img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png') height,width=img.shape[:2] fx,fy=0.6,0.6#图像缩放比例 MAZ=np.float32([[fx,0,0],[0,fy,0]])#构造缩放变换矩阵 imgT1=cv2.warpAffine(img,MAZ,(width,height))#仿射变换, 黑色填充 dx,dy=50,200#dx=100向右偏移量,dy=50向下偏移量 MAT=np.float32([[1,0,dx],[0,1,dy]])#构造平移变换矩阵 imgT2=cv2.warpAffine plt.axis('off'),plt.title("T4:Shear") plt.imshow(cv2.cvtColor(imgT4, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show() 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

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    几种图像变换 刚体变换 仿射变换 投影变换

    转自:https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/6691189.html http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5199086.html 变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况 ,所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。 可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等,如下图: ? 参考: http://wenku.baidu.com/view/826a796027d3240c8447ef20.html 其中第三个的仿射变换就是我们这节要讨论的。 仿射变换可以用下面公式表示: ? 参考:http://wenku.baidu.com/view/826a796027d3240c8447ef20.html 这个矩阵乘法的计算如下: ?

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    OpenCV 图像变换之 —— 图像修复

    本文摘录 OpenCV 中的图像变换相关操作内容,重点介绍 Opencv 中的图像修复操作。 概述 图像经常因噪声造成破损。镜头上可能有灰尘或水渍,旧图像可能有划痕,或者图像的一部分被损坏。 图像修复是消除这种损坏的一种方式,它通过摄取被损坏区域边缘的色彩和纹理,然后传播混合至损坏区域的内部。 图像修复 cv2.inpaint() OpenCV 图像修复函数 官方文档 函数使用 cv2.inpaint( src, # 源图像 inpaintMask, # 需要修复的图像区域 另一个重要的问题是图像中的噪声。 这种噪声的特征是随机孤立的像素,看起来太亮或太暗,但在彩色图像中也可能发生变色。

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    几何变换--图像裁剪

    基于FPGA图像的裁剪 1 几何变换介绍 几何变换:从新规定图像内像素的几何排列方式。 几何变换包括:缩放、旋转、平移等。 这些变换一般用于校正图像处理引起的空间失真,或者通过将图像配准到一个预定义的坐标系统中用于规范化该图像(例如,将一幅航拍图像配准到一个特定的地图投影中,或者在立体视觉中对两幅互相配对的图像进行整形,使得行与外极限 大部分的几何变换不太容易用数据同时实现输入和输出。 输入和输出像素间的映射可以用两种不同的方法。 ? 图1 几何变换的前向和逆向映射 前向映射: ? 图2 几何变换的基本结构左:前向映射右:逆向映射 2 几何变换--裁剪 2.1裁剪原理 前向映射将原图像的像素坐标作为自变量,以某个变换函数得出目标图像的像素坐标,裁剪变换变换函数如式1,Q为输出,I 为输入,x和y为原图像坐标,t、b、l、r为四个边界,从某种角度来看,它实际上一种非线性滤波器,保留输入坐标的同时变换输出色彩。

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    openCV—图像几何变换

    一、函数简介 1、warpAffine—图像放射变换(平移、旋转、缩放) 函数原型:warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode =None, borderValue=None) src:原图像矩阵; M:变换矩阵; dszie:图像尺寸(大小) 其它参数默认即可。 2、flip—图像翻转 函数原型:flip(src, flipCode, dst=None) sre:原图像矩阵; flipCode:翻转方向:1:水平翻转;0:垂直翻转;-1:水平垂直翻转 dst :默认即可 二、实例演练 1、读取一幅图像: 1)向x轴正方向平移25个像素; 2)向y轴正方向平移50个像素; 2、读取一幅图像: 1)向x轴负方向平移50个像素; 2)向y轴负方向平移90个像素; 3、读取一幅图像: 1)旋转45度,缩放0.75; 4、读取一幅图像: 1)旋转-45度,缩放1.25; 代码如下: <code class="hljs avrasm has-numbering" style

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    07: 图像几何变换

    目标 实现旋转、平移和缩放图片 OpenCV函数:cv2.resize(), cv2.flip(), cv2.warpAffine() 教程 图像的几何变换从原理上看主要包括两种:基于2×3矩阵的仿射变换 (平移、缩放、旋转和翻转等)、基于3×3矩阵的透视变换,感兴趣的小伙伴可参考番外篇:仿射变换与透视变换。 left[ \begin{matrix} 1 & 0 & t_x \newline 0 & 1 & t_y \end{matrix} \right]M=[1​0​tx​0​1​ty​​] 平移是用仿射变换函数 ,因此也需要定义一个变换矩阵。 平移/旋转是靠仿射变换cv2.warpAffine()实现的。

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    Html中图形的变换

    1 引言 在网页的布局中,往往会涉及到一些动画效 果的设置,而这些动画的效果通常会有图形的变换。 2 问题 Html中图形的变换。 3 方法 首先需要设计一个div,然后设置图形的基本形状以及大小。 DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> <style type="text/css"> body{ height 100px) rotate(45deg) scale(0.5) skew(40deg,40deg); } </style> </head> <body>

    </body> </html > 5 结语 针对html中图形基本变换的问题,提出通过方法,通过设置图形translate(位移)、rotate(旋转)、scale(缩放)、skew(斜切)实验,证明该方法是有效的。 本文中涉及的图形变换以及位置变换相对简单,在之后的实验中可以练习一些更为复杂的变换

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    图像处理的仿射变换与透视变换

    引言   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: ? 倾斜角较小 2.倾斜角较大时: ? 仿射变换和透视变换的数学原理也不需要深究,其计算方法为坐标向量和变换矩阵的乘积,换言之就是矩阵运算。在应用层面,放射变换图像基于3个固定顶点的变换,如图1.1所示: ? 图1.1 基于三个点的仿射变换.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,透视变换图像基于4个固定顶点的变换,如图1.2所示: ? dst:输出变换图像,需要初始化一个空矩阵用来保存结果,不用设定矩阵尺寸; 参数Size dsize:设置输出图像大小; 参数int flags=INTER_LINEAR:设置插值方式,默认方式为线性插值 , AffinePoints1); //矩阵仿射变换 warpAffine(I, dst, Trans, Size(I.cols, I.rows)); //分别显示变换先后图像进行对比

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    图像灰度伽玛变换

    v plt.plot(x,y,"r",linewidth=1) plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] plt.title("伽玛变换函数 original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法:图像灰度伽玛变换 ,也称图像指数变换图像幂次变换,另一种常用的灰度非线性变换。 s = cr^y 其中,r表示原始图像灰度级,s表示变化后灰度级,c和r表示正常数。 当γ>1时,会拉伸图像中灰度级较高的区域,压缩灰度级较低的部分 当γ<1时,会拉伸图像中灰度级较低的区域,压缩灰度级较高的部分 当γ=1时,该灰度变换是线性的,此时通过线性方式改变原图像

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    opencv图像的几何变换

    常见的几何变换有缩放,仿射,透视变换,可以通过如下函数完成对图像的上述变换 dst = cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]] cv2.resize() 非关键字参数组有2个:src,dsize,分别是源图像与缩放后图像的尺寸 关键字参数为dst,fx,fy,interpolation dst为缩放后的图像,fx,fy为图像x, 当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现。 仿射变换cv2.warpAffine() 非关键字参数有src, M, dsize,分别表示源图像变换矩阵,变换后的图像的长宽 这里说一下放射变换变换矩阵 位移变换矩阵为: 旋转变换矩阵: 透视变换cv2.warpPerspective() 非关键字参数src, M, dsize分别表示源图像变换矩阵,以及输出图像的大小。

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    图像中的几何变换

    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。 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,图像几何变换图像处理及分析的基础。 二. 几何变换基础 1. 为了保持一致把矩阵改成 右侧矩阵,这就是齐次变换矩阵。 ? 三. 图像中的几何变换 1. 试验结果: 1. 2D仿射变换举例:比如下左图,通过2D仿射变换,缩放,旋转,平移之后得到变换矩阵对该图片进行校正后的图像如右图: ? 2. 3D投影变换举例: 比如下左图,通过3D投影变换,平移之后得到变换矩阵对该图片进行校正后的图像如右图: ? 参考文献: 1. http://wenku.baidu.com/link?

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    OpenCV 几何变换-图像缩放

    图像的缩放主要用于改变图像的大小,缩放后图像图像的宽度和高度会发生变化。 在图像处理中是一种很基础的几何变换,但是具有很重要的作用,比如:当输入图片尺寸过大时,处理速度会很慢,适当的缩小图像可以在不影响处理效果的同时有效提高代码执行速度。 第二个参数为输出图像 第三个参数为输出图像和输入图像尺寸(包含长宽) 第四个参数为输出图像和输入图像水平方向上的比例 第五个参数为输出图像和输入图像垂直方向上的比例 第六个参数为插值方法: 当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现。当图像放大时,类似于 CV_INTER_NN 方法… CV_INTER_CUBIC - 立方插值. 需要注意的是: dsize是一个Size类型的数据,它包含图像的长和宽,而fx和fy为double类型,值反应图像的长或宽的比例。

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    OpenCV 几何变换-图像平移

    我们可以通过对图像的像素点的操作,实现图像平移效果: 平移灰度图像: SrcImage=imread("1.jpg"); cvtColor(SrcImage,SrcImage,CV_BGR2GRAY); 0;j<SrcImage.cols-100;j++) { MoveImage.at<uchar>(i,j) = (int)SrcImage.at<uchar>(i,j+100); } } 这样图像将向左平移 100个像素,当然,平移后的图像最右边的100个像素是黑色的,同理可以实现上下右以及各种平移操作。 平移彩色图像: 彩色图像一个像素点包含三个数据,分别是RGB通道的值,那么我们需要一个结构去存储彩色图像每个像素点的三个值——Vec3b。

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    图像灰度上移变换

    img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) height, width=grayImage.shape[:2] result=np.zeros((height,width),np.uint8) #图像灰度上移变换 original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法:图像灰度上移变换是将实现图像灰度值的上移 图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度,从而改善图像的质量,凸显图像细节,提高图像对比度。 灰度线性变换公式如下: DB=f(DA)=αDA+b 其中,DB表示灰度线性变换后的灰度值,DA表示变换前输入图像的灰度值,α和b为线性变换方程f(D)的参数,分别表示斜率和截距。 =0时,图像所有的灰度值上移或下移 当α=-1,b=255时,原始图像的灰度值反转 当α>1时,输出图像的对比度增强 当0<α<1时,输出图像的对比度减小 当α<0时,原始图像暗区域变亮,亮区域变暗,图像求补

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    图像灰度对数变换

    ") plt.xlim(0,255) plt.ylim(0,255) plt.show() #图像灰度对数变换 def log(c,img): output=c*np.log original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法:图像灰度对数变换是实现扩展低灰度值而压缩高灰度值的效果 ,被广泛地应用于频谱图像的显示中。 由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大,在像素值较高的区域斜率较小,所以图像经过对数变换后,较暗区域的对比度将有所提升。这种变换可用于增强图像的暗部细节,从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。 一个典型的应用是傅立叶频谱,其动态范围可能宽达0~106直接显示频谱时,图像显示设备的动态范围往往不能满足要求,从而丢失大量的暗部细节;而在使用对数变换之后,图像的动态范围被合理地非线性压缩,从而可以清晰地显示

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    复合函数及图像变换

    函数平移 压缩和拉伸 如果对函数或者自变量乘以一个常数,能够实现函数图像的压缩和拉伸效果。 设常数 ,对于函数 : ,将函数 的图像沿 轴拉伸为 倍 ,将函数 的图像沿 轴压缩为 倍 ,将函数 的图像沿 轴压缩为 倍 ,将函数 的图像沿 轴拉伸为 倍 如果 ,则: ,相对 轴镜像变换 ,相对 轴镜像变换 如下图所示,演示了图像压缩、拉伸和镜像变换。 函数图像变换 (待续)

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    OpenCV 几何变换-图像镜像

    图像镜像是图像基本的几何变换之一,实现起来也很简单,先贴上源码: #include <opencv/highgui.h> #include <time.h> #include <opencv2/ 所以参数就很直观了: 第一个参数:输入图像 第二个参数:输出图像 第三个参数:输入图像中各像素点的坐标映射到目标图像的哪个x(列) 第四个参数:输入图像中各像素点的坐标映射到目标图像的哪个 6*3的尺寸,当遍历到i=0,j=0时,及 map_x.at(0, 0) = 0 map_y.at(0, 0) = 3-0-1=2 也就是说,原图像的 (0, 0) 会被映射到目标图像的( 0, 2),同理: map_x.at(0, 2) = 0 map_y.at(0, 2) = 3-2-1=0 原图像的 (0, 2) 会被映射到目标图像的(0,0),所以实现了垂直镜像。 特别要注意的一点是:OpenCV中图像的行列式标号是从0开始的,所以,要(SrcImage.rows - i-1),不然镜像后的图像会有黑边的。

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