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十二.图像几何变换图像仿射变换图像透视变换图像校正

前面的文章讲解了图像直方图,本文主要分享图像仿射变换图像透视变换,通过Python调用OpenCV函数实例。基础性知识希望对您有所帮助。...一.图像仿射变换 二.图像透视变换 三.基于图像透视变换图像校正 四.图像几何变换总结 文章参考自己以前系列图像处理文章及OpenCV库函数。...] 十.形态学之图像顶帽运算和黑帽运算 [Python图像处理] 十一.灰度直方图概念及OpenCV绘制直方图 [Python图像处理] 十二.图像几何变换图像仿射变换图像透视变换图像校正 学Python...- https://blog.csdn.net/eastmount ---- 一.图像仿射变换 图像仿射变换又称为图像仿射映射,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...通常图像的旋转加上拉升就是图像仿射变换,仿射变换需要一个M矩阵实现,但是由于仿射变换比较复杂,很难找到这个M矩阵.

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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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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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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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图像的傅里叶变换中,什么是基本图像_傅立叶变换

傅立叶变换图像处理中有非常非常的作用 傅立叶变换图像处理中有非常非常的作用。...也就是说,傅立叶变换提供另外一个角度来观察图像,可以将图像从灰度分布转化到频率分布上来观察图像的特征。书面一点说就是,傅里叶变换提供了一条从空域到频率自由转换的途径。...从物理效果看,傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域,其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。...换句话说,傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换图像的频率分布函数,傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。...发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/179171.html原文链接:https://javaforall.cn

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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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python 傅里叶变换画图_傅里叶变换图像处理

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...本文主要讲解图像傅里叶变换的相关内容,在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用——傅里叶变换和霍夫变换。...其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像除噪、图像增强等处理。基础性文章,希望对你有所帮助。 同时,该部分知识均为杨秀璋查阅资料撰写,未经授权禁止转载,谢谢!!...如果有问题随时私聊我,只望您能从这个系列中学到知识,一起加油喔~ 1.图像傅里叶变换 2.Numpy实现傅里叶变换 3.Numpy实现傅里叶逆变换 4.OpenCV实现傅里叶变换 5.OpenCV...发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/182016.html原文链接:https://javaforall.cn

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图像变换-旋转问题来了

上次写了图像变换-旋转问题,试一试?,后面留了个问题,本来就是随便说说的,留给大家一个探索的机会,刚好碰到最近事情也有点多,没空弄。...上面的图像变换相对来说比较简单,主要就是像素的位置替换了一下。...不过除了上面的,还有一些其它的图像变换,比如图像缩放(放大、缩小),其它角度旋转、平移等各种操作; 这类几何变换,相对于前面提到的变换,尽管还是改同样变了原图像像素点在新图像中的空间位置,但是也引入了一些新的问题...要实现下面这种效果,首先需要以图像的中心作为中心点,然后采取后向映射的方法——即从旋转后的图像出发,找到对应的原图像的点,然后将原图像中的灰度值传递过来即可,这样旋转后的图像的每个像素肯定可以对应到原图像中的一个点...(缩放,旋转,平移),需要引入齐次坐标(在微信读书数字图像处理上看到的),通过齐次坐标,不管怎样变换变换多少次,都可以表示成一连串的矩阵相乘了 例如先放大2倍,然后旋转45度,然后再缩小0.5倍。

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