放射变换相关函数warpAffine和getRotationMatrix2D，SURF（特征点描述）算法在OpenCV中进一步的体现与应用。一、仿射变换1.1 初识仿射变换仿射变换（Affine Transformation或Affine Map），又称仿射映射，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，保持了二维图形的“平直性”（即：直线经过变换以后依然是直线）和“平行性”（即：
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2024-07-24 17:08:56
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（1）基本运算
两图像相加：
add(InputArray src1,InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(),int dtype=-1)：如可用add(A,B,C)来计算C=A+B；如果指定了图像掩模mask（注：mask必须为单通道），则运算只在mask对应像素部位null的像素上进行，add(A,B,C,mask)
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2024-05-02 07:34:18
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仿射变换是二维平面中一种重要的变换，在图像图形领域有广泛的应用。许多人对“仿射”没有一个感官的认识，我觉得很有必要先来说一下“仿射”。所谓的“仿射变换”就是一种简单的变换，它的变化包括旋转、平移、伸缩，原来的直线仿射变换后还是直线，原来的平行线经过仿射变换之后还是平行线，这就是仿射。仿射变换的矩阵是其次坐标形式的变换矩阵这个矩阵包含的变换有旋转和平移，其实是两个矩阵的混合体，许多文章都对这个做了很
文章目录一、基础知识二、仿射变换2.1 平移2.2 放大和缩小2.3 旋转2.4 计算仿射矩阵2.5 插值算法2.6 代码实现三、 总结 一、基础知识 首先，对几何变换做个简单了解。打开任意一个图像编辑器，一般可以有对图像进行放大、缩小、旋转等操作，这类操作改变了原图中各区域的空间关系。对于这类操作，通常称为图像的几何变换。 一般而言，完成一张图像的几何变换需要两个独立的算法：首先，需要一个
数学形态学起初是对二值图像提出的，而后扩展到灰度图像。形态学关注的是形状:将图像和形状看做是点集，根据形状利用数学形态学处理图像。通过这种方式，形态学算子定义的是局部变换，把那些要表达的像素值看做集合。这种改变像素值的方式是通过定义击中或不击中变换进行形式化的。 集合X表达的目标可以通过集合B
DynamicFusion: Reconstruction and Tracking of Non-rigid Scenes in Real-Timeproject website: http://grail.cs.washington.edu/projects/dynamicfusion摘要我们提出了第一个能够实时重建非刚性变形场景的稠密slam系统，通过融合从消费级传感器捕获的rgbd扫描。我
几何变换学习对图像进行几个变换，例如移动、旋转、仿射变换等opencv中提供了两个变换函数，cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective，使用这两个函数可以实现所有类型的变换；cv2.warpAffine接收的参数是2*3的矩阵，cv2.warpPerspective接收的参数是3*3的矩阵扩展缩放扩展缩放只是改变图像的尺寸大小，opencv.resize函数可以实现这个功
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2024-03-26 08:55:59
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# 实现Python OpenCV放射转变教程
## 整体流程
首先，我们需要明确放射变换的目的是为了对图像进行旋转、缩放、平移等操作。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现这些功能。
接下来，我将为你详细介绍如何使用Python和OpenCV进行放射变换。首先，我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | -------- |
| 1 | 导
原创
2024-05-15 07:27:27
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目录Tableau Viz 作品欣赏还原Radial Bar Chart制作过程数据集还原过程创建参数Radial Inner和Radial Outer创建计算字段制作图表如何添加表示年代的环最终仿制结果总结一些要注意的点 Tableau Viz 作品欣赏作品地址：https://public.tableau.com/profile/kasia.gasiewska.holc#!/vizhome/
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2024-04-10 12:42:25
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在这里对SIFT提取关键点与描述符的方法进行介绍。Harris Detectors具有旋转不变性，可以找到图像中的角点。但如果对图像扩大规模，如缩放，如下图所示，那么原本的角点在变换后的某些窗口中可能就不是角点，因此，Harris Detectors不具有尺度不变性。为了解决这一问题，SIFT从尺度不变的关键点中提取关键点并计算其描述子。尺度空间极值检测为了解决尺度不变性问题，采用尺度空间滤波器。
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2023-10-05 21:28:21
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# 使用Python实现图像缩放的放射矩阵
在现代计算机视觉和图像处理中，图像缩放是一个非常重要的操作。将图像按比例缩放常常需要用到放射变换，也就是放射矩阵。本文将详细介绍如何在Python中实现图像的缩放，并使用放射矩阵进行变换。
## 实现流程
我们可以将实现图像缩放的过程分为以下步骤：
| 步骤编号 | 步骤内容 | 说明
原创
2024-09-03 05:58:06
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目标：用python编程，使用opencv架构检测下图中的矩形：代码如下：import cv2
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
img_file = "rectangle.jpg"
img1 = cv2.imread(img_file)
img = cv2.resize(img1, (640, 400))
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2024-08-29 17:58:00
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# 使用 OpenCV Python 获取物体的外接矩形
在计算机视觉领域中，物体的外接矩形是一个常见的概念，它表示将一个矩形框形状适配到物体周围的最小矩形。这在许多应用中都非常有用，例如物体检测、目标跟踪等。本文将介绍如何使用 OpenCV Python 库来获取物体的外接矩形。
## 准备工作
在开始之前，我们需要先安装 OpenCV Python 库。可以使用以下命令在命令行中安装：
原创
2023-09-18 12:44:02
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opencv-图像基础知识-图像放射变换笔者工作环境： win10 vscode方法一：代码：import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread(r"C:\Users\lenovo\Desktop\python\python_vision\image.jpg",1)
cv2.imshow("img",img)
imginfo = img.shape
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2024-04-06 22:30:03
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·161· 居 舍 研究探讨 2017年10月(中) 1 绪论 图像边缘中通常包含着重要的边界信息，这些边界信息便于分析和研究图像。另外，边缘检测可以大大降低图像处 理的工作量，将提高图像分析的效率。 2 边缘检测的基本方法 图像的边缘变化完全可以用算子来进行检测。通常用一阶或二阶导数来检测边缘。 2.1 基于一阶微分的边缘检测算子 2.1.1 Roberts 算子主要利用相邻两个局部图像像素之差
使用opencv训练目标检测模型基于cascade模型 基于Haar特征的cascade分类器(classifiers) 是Paul Viola和 Michael Jone在2001年，论文”Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features”中提出的一种有效的物品检测(object detect
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2024-05-13 09:28:00
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最近和Samuel成功地搭建了基于编码结构光的三维重建系统，这项技术应该说已经是很成熟的了，代码我们也从网上download下来学习，当然自己也重写了一遍。除了系统校准，实际操作时整个流程分为图像解码和基于三角学计算三维坐标两大块，在不同地方加入不同的filter以及一些recover的过程。之前的代码沿用了OpenCV C的API。为了配合部门其他组员，同时本着与时俱进的精神，这两天主要就是将之
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2024-07-25 16:54:51
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文章目录一、仿射变换什么是仿射变换公式推导插值方法：双线性插值二、透视变换三、代码四、结果原图翻转(上下左右)大小变化绕中心旋转偏移opencv结果：缩小透视变换 一、仿射变换什么是仿射变换仿射变换也称仿射投影，是指几何中，对一个向量空间进行线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。所以，仿射变换其实也就是在讲如何来进行两个向量空间的变换。对于一幅图像，可以看作很多个坐标的集合，每个坐标可以
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2024-03-21 07:49:25
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文章目录1. 基础矩阵求解原理1.1 基础矩阵推导1.1.1 相机模型1.1.2 对极几何1.1.3 基础矩阵性质1.2
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2024-05-08 13:07:58
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opencv矩阵常用操作１.矩阵的点运算２.矩阵的统计运算３.基本数学运算４.代数运算和SVD５.离散傅里叶变换和离散余弦变换 opencv_documentation.少用for循环，多用函数。add=矩阵加法，A+B的更高级形式，支持mask scaleAdd=矩阵加法，一个带有缩放因子dst(I) = scale * src1(I) + src2(I) addWeighted=矩阵加法，两
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2024-02-27 06:46:14
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