下午的时候，配好了OpenCV的Python环境，OpenCV的Python环境搭建。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别，如下文。必备知识Haar-likeHaar-like百科释义。通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。opencv
简述在图像处理中，因为镜头角度等原因，容易导致图像出现倾斜、变形等情况，为了方便后续处理我们常常需要进行图像矫正，其中主要技术原理是两种变换类型--仿射变换(Affine Transformation)和透视变换(Perspective Transformation)。详解仿射变换是二维坐标间的线性变换，故而变换后的图像仍然具有原图的一些性质，包括“平直性”以及“平行性”，常用于图像翻转(Flip
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2023-09-29 20:11:29
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刚进入实验室导师就交给我一个任务，就是让我设计算法给图像进行矫正。哎呀，我不太会图像这块啊，不过还是接下来了，硬着头皮开干吧！那什么是图像的矫正呢？举个例子就好明白了。我的好朋友小明给我拍了这几张照片，因为他的拍照技术不咋地，照片都拍得歪歪扭扭的，比如下面这些照片：人民币发票文本这些图片让人看得真不舒服！看个图片还要歪脖子看，实在是太烦人了！我叫小明帮我扫描一下一本教科书，小明把每一页书都拍成上面
四个坐标系的转换：https://blog..net/humanking7/article/details/44756073 标定和矫正：https://blog..net/u013498583/article/details/71404323 四个视频教程：https://.
原创
2022-01-17 16:52:15
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近期任务实现对表格照片内容的识别算法。 我的分工：利用python的opencv库实现对照片中的表格的校正，并与小组成员进行代码整合与测试。一、初步分析拍照时因为镜头角度等原因，容易导致图像出现倾斜、变形等情况，为了方便后续处理我们常常需要进行图像矫正，其中主要技术原理是两种变换类型–仿射变换(Affine Transformation)和透视变换(Perspective Transformati
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2023-11-12 12:34:04
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最近因为项目需要研究了一下摄像头的畸变矫正，我打算通过写这篇博客记录一下相关流程。其实关于摄像头畸变矫正的原理，网络上已经有非常多的博客可以参考了，我在博客里也就不再赘述了。利用Opencv库中的接口，可以很方便地对一款固定型号的摄像头进行矫正，一般地我们将这个过程分成两步：生成参数文件和矫正。生成参数文件这里使用的是OpenCV的例程（非常方便非常好用~），例程可以在你的opencv源码目录下找
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2024-06-26 22:03:42
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对于倾斜的图片通过矫正可以得到水平的图片。一般有如下几种基于opencv的组合方式进行图片矫正。1、傅里叶变换 + 霍夫变换+ 直线 + 角度 + 旋转 2、边缘检测 + 霍夫变换 + 直线+角度 + 旋转 3、四点透视 + 角度 + 旋转 4、检测矩形轮廓 + 角度 + 旋转#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/i
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2023-10-23 12:30:59
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在计算机视觉和图像处理领域，透视变换是一个强大的工具。它允许我们改变图像的视角以获得新的视点，通常用于校正扭曲或模拟不同的相机角度。本文将探讨一个 Python 脚本，该脚本使用计算机视觉领域流行的 OpenCV 库对图像执行透视变换。我们将详细介绍该脚本的工作原理以及如何将其用于图像处理任务。理解脚本加载图像： 脚本首先使用 OpenCV 的函数加载图像**cv2.imread**。它检查图像是
# Python OpenCV 图像矫正
图像矫正是一项重要的计算机视觉技术，旨在纠正图像由于拍摄角度不正、透视畸变或镜头畸变而引起的失真。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库进行图像矫正，并通过代码示例来实现这一过程。
## 图像畸变的成因
图像畸变通常来自于以下几种原因：
1. **透视畸变**：当拍摄对象的距离、角度不当时，图像可能看起来失去真实比例。
原创
2024-10-28 06:10:31
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# 使用 OpenCV 进行图像矫正
在图像处理领域，图像矫正是一个重要的课题，尤其是当你拍摄的照片由于镜头畸变或其他因素，导致图像失真时。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉库。在本文中，我们将探讨如何使用 OpenCV 和 Python 对图像进行矫正，同时也会通过一个例子来演示整个过程。
## 什么是图像矫正？
图
原创
2024-08-11 04:55:48
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在计算机视觉中，图像矫正是一个重要的任务，通常需要利用OpenCV库进行高效处理。本文将全面阐述如何在Python中使用OpenCV进行图像矫正的过程。
## 环境准备
首先，确保你的开发环境中安装了Python和相关的依赖库。以下是依赖的安装指南：
```bash
# 安装OpenCV库
pip install opencv-python
# 安装numpy库
pip install nu
图像文本选择通常是由于扫描仪在进行图像扫描时，未能正常按照其行列水平垂直扫描引起的现象。在现实场景中，我们需要对旋转文本进行几何矫正。这次利用傅立叶变换中时域与频域的变换关系，实现选择文本图像矫正。旋转文本图像的明显特征就是存在分行间隔，当文本图像旋转时，其频域中的频谱也会随之旋转。根据这一特征来计算文本图像的DFT变换，DFT变换的结果是低频位于边界四角，高频集中在中心区域，将低频与高频互换，实
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2023-12-11 21:57:04
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在这篇文章中，我将对图像配准进行一个简单概述，展示一个最小的 OpenCV 实现，并展示一个可以使配准过程更加高效的简单技巧。什么是图像配准图像配准被定义为将不同成像设备或传感器在不同时间和角度拍摄的两幅或多幅图像，或来自同一场景的两幅或多幅图像叠加起来，以几何方式对齐图像以进行分析的过程（Zitová 和 Flusser，2003 年）。百度百科给出的解释图像配准：图像配准(Image regi
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2024-03-05 17:49:25
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# Java结合OpenCV矫正图像
在数字图像处理领域，图像矫正是一个重要的技术，可以帮助我们修复图像中的失真和扭曲，使图像更加清晰和准确。而OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能。本文将介绍如何使用Java结合OpenCV来矫正图像。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装OpenCV并配置好Java环境。可以参考OpenCV官方网站的文档进行安装和配置。
原创
2024-03-14 03:32:23
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# Python OpenCV图像透视矫正教程
## 引言
本教程将教会你如何使用Python和OpenCV库对图像进行透视矫正。透视矫正是一种将图像从斜视角转换为俯视角的技术，常用于校正图像的畸变或者改变图像的投影变换。
在本教程中，我们将介绍透视矫正的基本概念和步骤，并提供相应的示例代码，以帮助你理解和实现该技术。
## 透视矫正的基本流程
透视矫正包括以下几个基本步骤：
1. 检测图
原创
2023-10-07 14:17:21
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假设你有一张如下所示的图片 你想点击图中书的四个顶点，然后得到正放的书： 该如何做？ 利用Homography可以做到这点。 1.首先获取书本四个顶点的坐标 pts_src 2.然后我们需要知道书本的宽高比，此书的宽高比是3/4,所以可使输出图像的size 为300*400，就可设其四个点的坐标为（
原创
2022-05-29 01:13:01
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# Android OpenCV图像倾斜矫正入门指南
在本指南中，我们将向刚入行的开发者介绍如何在Android应用中实现图像倾斜矫正。我们将阐述整个流程，并逐步提供详细的代码示例以及注释，以帮助你更好地理解每一个步骤。
## 1. 整体流程概览
在进行图像倾斜矫正之前，需要清楚整个流程。以下是实现图像矫正的大致步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 详细描述
一、Gamma校正1.问题监视器的这个非线性映射的确可以让亮度在我们眼中看起来更好，但当渲染图像时，会产生一个问题：我们在应用中配置的亮度和颜色是基于监视器所看到的，这样所有的配置实际上是非线性的亮度/颜色配置。如下图所示： 点线代表线性颜色/亮度值（译注：这表示的是理想状态，Gamma为1），实线代表监视器显示的颜色。 然而，我们对颜色的设置都是在线性空间中进行的（译注：Gamma为1），但最终
1、学习目标 使用OpenCV进行图像渐变和边缘检测。 OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，Sobel，Scharr和Laplacian。 2、使用函数方法 cv2.Laplacian() cv2.Sobel() cv2.Scharr() 3、程序 结果 程序函数讲解： （1） 关于滤波 过滤是信号和图像处理中基本的任务，目的是根据应用环境的不同，选择性的提取图像中某些认为重要的信号
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2023-12-18 15:21:37
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一、引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效。Hough变换和Radon相似，其抗干扰能力比较强，但是运算量大，程序执行慢，其改进方法为：我们可以不对整幅图像进行操作，可以在图像中选取一块（必须含有一条与倾角有关的直线）进行操作，从而减小运算量。这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精
