我们通过这个示例来学习 一个以dft()为核心,对图像求傅里叶变换的过程。程序示例如何计算和显示傅里叶变换后的幅度图像。由于数字图像的离散性,我门也仅仅实现的是离散傅里叶变换,通过傅里叶变换得到图像中的几何结构信息。下面以输入图像的单通道灰度图为例。 新函数部分参考上讲的内容: 1.【第一步】载入图像 以灰度图模式读取原始图像,进行是否读取成功的判断,并显示图像。Mat srcImage =
Core Graphics为你提供了计算变换矩阵的一些方法,所以很少需要直接设置CGAffineTransform的值。除非需要创建一个斜切的变换,Core Graphics并没有提供直接的函数。斜切变换是放射变换的第四种类型,较于平移,旋转和缩放并不常用(这也是Core Graphics没有提供相应函数的原因),但有些时候也会很有用。我们用一张图片可以很直接的说明效果(图1.0)。也许用“倾斜”...
原创 2022-01-11 17:43:55
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【时间】2018.10.18【题目】剪切波的一些知识(附python及matlab实现剪切变换的代码) 概述    本文是阅读论文《基于剪切变换的人脸表情识别》后,对于其中有关剪切波内容的一些笔记。    剪切波是一种多尺度几何分析工具,可以看做是对小波变换的一种改进。小波因其多分辨率特性而成为表情识别的有效算法之一。但众所周知的是,小波变换
opencv图像裁剪 在图像处理中,我们经常根据需要截取图像中某一区域做处理,而不是针对整幅图像,这样会提高运算速度。当然,opencv有现成的截取函数供我们调用,但是考虑的运行平台不同(DSP芯片移植等),直接调用函数不现实。小生针对这一情况做了以下工作,不调用相关函数,截取到指定位置指定大小的图像,希望大家批评指正。c++代码:#include "stdafx.h" #include "
转载 2023-07-06 18:59:11
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前言from PIL import Image # 打开图片,path路径 img=Image.open(path) # 如果我要剪切图片,我可以用crop方法 # 可是,我怎么知道我需要剪切的图片的位置, # crop方法需要 # 左上角的坐标,右下角坐标可是,我怎么会知道,我需要剪切的图片的左、右坐标?难道慢慢尝试,还是要用opencv去寻找轮廓,可是假如我需要的地方,opencv就是找不到,
使用imgaug扩大数据集 一、imguag简介备选参考的图片扩大框架:kears Imagedatagenerator参考文档https://imgaug.readthedocs.io/en/latest/https://github.com/aleju/imgaugpython3.7numpy1.17.0参数选择:如果可能,应使用最近邻插值或线性插值
OpenCV与图像处理学习四——图像几何变换:平移、缩放、旋转、仿射变换与透视变换二、图像的几何变换2.1 图像平移2.2 图像缩放(上采样与下采样)2.3 图像旋转2.4 仿射变换2.5 透视变化2.6 几何变化小结 续上次的笔记:OpenCV与图像处理学习三——图像基本操作(1)这次笔记主要的内容是图像的几何变换:包括平移、缩放、旋转、仿射变换和透视变换。对应的OpenCV官方python文
刚开始我也不懂啥叫错切变换,一看效果图你就恍然大悟。 对图像的错切变换做个总结: x = x0 + b*y0; y = d*x0 + y0; 与之对应的方法是: [java] view plain copy [java] view plain copy
转载 2017-04-17 10:48:00
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几何变换几何变换可以看成图像中物体(或像素)空间位置改变,或者说是像素的移动。几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法,像素通过变换映射到新的坐标位置,新的位置可能是在几个像素之间,即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。最简单的插值方法是最近邻插值,就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素,该方法可能会产生锯齿。这种方法也叫零阶插值,相应比较复杂的还有
转载 2024-03-21 13:28:05
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图像的简单几何变换几何变换不改变图像的像素值,只是在图像平面上进行像素的重新安排适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响。一、图像的平移在平移之前,需要构造一个平移矩阵,并将其传给仿射函数cv2.warpAffine() import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('dog.jpg
转载 2024-03-19 13:04:57
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Hough(霍夫)变换是一种用于检测线、圆或者图像中其它简单形状的方法。最初Hough变换是一种线变换,这是一种相对较快的检测二值图像中直线的方法。 Hough线变换的基本理论是:二进制图像中的任何点都可能属于某些可能的线。如果我们将每一条线参数化,如斜率为a,截距为b,原始图像中的点就可以转换为对应于通过该点的所有线在该平面(a,b)中的点的轨迹。当然也可能是一部分轨迹。如果我们将原图中每个非0
转载 2024-05-08 22:25:20
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目标在本节中,将学习使用OpenCV查找图像的傅立叶变换利用Numpy中可用的FFT函数傅立叶变换的某些应用程序函数:cv2.dft(),cv2.idft()等理论傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。对于图像,使用2D离散傅里叶变换(DFT)查找频域。一种称为**快速傅立叶变换(FFT)**的快速算法用于DFT的计算。关于这些的详细信息可以在任何图像处理或信号处理教科书中找到。对于正弦信号,
图像的简单几何变换几何变换不改变图像的像素值,只是在图像平面上进行像素的重新安排适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响。一、图像的平移在平移之前,需要构造一个平移矩阵,并将其传给仿射函数cv2.warpAffine()import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('dog.jpg')
转载 2024-07-04 06:13:18
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本期给大家带来lammps模拟带缺陷镍板剪切变形的in文件及其详细注释。初始模型如图一所示: 图1 生成的初始模型in文件及注释如下:#利用eam势函数模拟带缺陷镍板的剪切#模型构成——上下镍板夹可动镍块,镍块中有圆柱形缺陷,移动上镍板使其发...
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原创 2023-05-18 09:50:04
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学习opencv之图像傅里叶变换dft http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/core/discrete_fourier_transform/discrete_fourier_transform.html 在学习信号与系统或通信原理等课程里面可能对傅里叶变换有了一定的了解。我们知道傅里叶变换是把
      霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等)。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。霍夫空间霍夫变换的关键是霍夫空间。                &nbsp
3小时精通opencv(三)图片裁剪与形状绘制参考视频资源:3h精通Opencv-Python 文章目录3小时精通opencv(三)图片裁剪与形状绘制图片裁剪绘制形状绘制直线绘制矩形绘制圆形绘制文字整体代码 图片裁剪图片裁剪不需要使用opencv中特有的函数, 对于opencv中读取到的图像, 直接当做矩阵来处理即可, 使用切片的操作就相当于对图像进行了裁剪import cv2 import nu
源码: #include <iostream> #include <fstream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <op
转载 2024-07-24 14:29:35
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# Python OpenCV剪切区域 ## 介绍 OpenCV是一种用于计算机视觉和图像处理的开源库。它提供了各种功能,包括图像处理、特征检测、对象识别等。本文将介绍如何使用Python和OpenCV剪切图像中的特定区域。 ## 准备工作 在开始之前,我们需要安装OpenCV库。可以使用pip命令来安装: ```python pip install opencv-python ```
原创 2023-10-10 07:48:24
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上一篇文章讲了欧氏变换和相似变换,这篇文章接着介绍剩下的变换。包括仿射变换和射影变换。仿射变换前面介绍了旋转、平移、缩放几种基础的变换。仿射变换则是在它们的基础上加上了类似于四边形不稳定性那种性质,这称为剪切变换,或错切变换。 错切变换的转换矩阵为 Q=[1shyshx1] x、y为变换拉伸的方向。一个典型的仿射变换如图。 仿射变换的单应性矩阵为 H=[A0t1] 可以看到我们用一个2X2
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