# Java OpenCV像素坐标转换
在计算机视觉与图像处理项目中，我们经常需要进行像素坐标的转换。像素坐标转换的主要目的是将图像中的某个点（像素）在不同坐标系统之间进行转换。本文将引导你实现Java OpenCV中像素坐标转换的过程。
## 流程概览
以下是整个像素坐标转换的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取
工业现场使用视觉时一般需要相机坐标系和机械手臂坐标系的转化，这里介绍一种比较简单的标定方案。没有使用到标定板。经过几个项目的测试，精度还算可以，如果要求高精度的场合，就用标定板标定吧！【可以购买专用的标定板，或者自己制作(像我这种穷逼)，哈哈】 如上图所示：OXY为机械手坐标系，O
这一节我们首先介绍下计算机视觉领域中常见的三个坐标系：图像坐标系，相机坐标系，世界坐标系。以及他们之间的关系。然后介绍如何使用张正友相机标定法标定相机。图像坐标系：理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差，由此我们建立了等式（1）和（2），可以用矩阵形式（3）表示。相机坐标系（C）和世界坐标系（W）：通过相机与图像的投影关系，我们得到了等式（4）和等式（5），可以用矩阵形式（6）表示。我们
转载
2024-05-07 14:30:19
706阅读
常常需要最图像进行仿射变换，仿射变换后，我们可能需要将原来图像中的特征点坐标进行重新计算，获得原来图像中例如眼睛瞳孔坐标的新的位置，用于在新得到图像中继续利用瞳孔位置坐标。仿射变换在： 这位大牛的博客中已经介绍的非常清楚。关于仿射变换的详细介绍，请见上面链接的博客。我这里主要介绍如何在已经知道原图像中若干特征点的坐标之后，计算这些特征点进行放射变换之后的坐标，然后做一些补充。** 在原文
图像的几何变换是指在不改变图像像素的前提下对图像像素进行空间几何变换。常见的变换有距离变换，坐标映射，平移，镜像，旋转，缩放和仿射变换等等。也就是说，图像的几何变换就是建立一种源图像像素与变换后的图像像素之间的映射关系。也正是通过这种映射关系可以知道原图像任意像素点变换后的坐标，或者是变换后的图像在原图像的坐标位置等。用简单的数学公式可以表示为其中，x,y代表输出图像像素的坐标，x0,y0表示输入
转载
2024-01-15 03:00:02
648阅读
# Java像素坐标转换
## 1. 前言
在开发中，经常会遇到需要在不同的坐标系之间进行转换的情况，比如将像素坐标转换为实际坐标。本文将教会你如何使用Java实现像素坐标转换的方法。
## 2. 转换流程
下面是一个简单的流程图，展示了像素坐标转换的步骤。
```mermaid
journey
title 转换流程
section 像素坐标转换
step
原创
2024-01-06 07:26:12
261阅读
针孔相机模型 已知条件 假设有一个暗室（上图中的立方体），暗室的墙上有一个小孔（上图中的那个实心的点）； 暗室中有一个白板（上图中的那个黄色的矩形）；实际中的物体（红绿色小球）； 如何成像 小孔成像 成像特点： 镜像的，将3D信息压缩到了2D 等效模型 由于上面介绍的图像是镜像的，不利于数学分析。数学中会用到正负号 我们在小孔另一侧，和小孔相同距离
转载
2024-10-09 20:08:04
68阅读
在Mat中访问独立元素，只需要输入行号和列号即可，下面通过一个例子来说明最基本的像素操作。我针对一个图像，先加入盐噪声，然后使用均值滤波手动缓解噪声的影响：加盐噪音的方法： void salt(cv::Mat image, int n)//（图像矩阵，噪音点的个数）
{
int i, j;
for (int k = 0; k < n; k++) //
转载
2024-04-04 20:13:52
74阅读
5. 摄像机的坐标系转换 以针孔模型为例,如果不考虑透镜的畸变,空间任意一点P在图像上的成像位置可以用针孔模型近似表示,即任意点P在图像上的成像位置可以用p为光心O与P点的连线OP与图像平面的交点，这种关系也被称为中心投影或透视投影,它们的几何比例关系是${\rm{x}} = \frac{{f{X_c}}}{{{Z_c}
转载
2024-09-11 12:19:38
112阅读
一、原理 如上图所示，视觉系统中有像素坐标系o0-uv，原点在图像的左上角；图像坐标系o1-xy，成像平面中点是原点；相机坐标系O-XYZ，光心为原点；世界坐标系Ow-XwYwZw。其中P为物理世界中的一点，p为点P在图像中的成像点。P点在图像平面坐标系中的坐标为(x,y)，p点在像素坐标系中坐标为(u,v)。(1)像素坐标和图像坐标转换像素坐标系和图像坐标系之间的转换关系可以通过单个像
转载
2023-10-16 00:46:16
378阅读
1. 概述1.1. 需求在局部空间（无GPS定位）视频监控过程中，把视频识别到物体位置，投射到空间平面坐标系中，获取物体在局部空间的平面坐标。1.2. 解决方案使用图像透视变换技术。1.3. 透视变换概念透视变换是指利用透视中心、像点、目标点三点共线的条件，按透视旋转定律使承影面(透视面)绕迹线(透视轴)旋转某一角度，破坏原有的投影光线束，仍能保持承影面上投影几何图形不变的变换。简而言之，就是将一
转载
2024-02-28 21:10:40
702阅读
【草稿】详解OpenCV实现图像直角坐标系转极坐标系的函数warpPolar(),并附自己写的实现直角坐标系转极坐标系的MATLAB代码有些时候我们需要把图像或矩阵从直角坐标系(笛卡尔坐标系)转换到极坐标，这个过程通常称为图像的极坐标变换。图像的极坐标变换一个常见的作用是可以将将一圆形图像变换成一个矩形图像，类似于把圆剪开铺平。这样可以方便我们处理钟表、圆盘等图像。图形上的圆形排列文字经过及坐标变
转载
2024-03-19 13:34:23
696阅读
在图像处理中，经常需要对图像内的一些轮廓进行特殊处理，这时候可能需要使用坐标转换功能。例如下面的轮廓中，在找到最小外接矩形后，就需要对轮廓已最小外接矩形的坐标进行处理。在一幅图像的坐标系中，通常将左上角坐标作为原点（０，０），水平向右和垂直向下的方向分别为ｘ轴和ｙ轴的正方向，称为 ＸＹ 坐标系。现以最小 外 接 矩 的 一 个 顶 点 为 坐 标 原 点， 两条垂直邻边为坐 标 轴 建 立 新 坐
转载
2023-07-16 19:24:31
364阅读
返回Opencv-Python教程图像的像素级操作包括读某个或某些像素值、以及写像素值。因为在OpenCV-Python中图像是以numpy数组形式表示的，所以可以使用下标索引的方式来访问像素。1、numpy数组的访问在做像素操作前需要先搞清楚下标索引的方法，下面以一个宽高为16×10的灰度图（单通道）为例。在图片中x轴方向的大小为0~15，y轴方向的大小为0~9且是向下的，我们通常描述一个二维空
转载
2023-11-06 14:09:59
196阅读
OpenGL坐标转换首先介绍一下VPW 矩阵，对世界坐标和窗口坐标变换有所研究的朋友可能有所了解，现介绍如下：
1、V 表示摄像机的观察矩阵（View Matrix），它的作用是把对象从世界坐标系变换到摄像机坐标系。因此，对于世界坐标系下的坐标值worldCoord(x0, y0, z0)，如果希望使用观察矩阵VM 将其变换为摄像机相对坐标系下的坐标值localCoord(x’, y’
转载
2024-05-09 22:45:35
402阅读
第2章 几何变换本章思维导图本章内容概要1、几何变换算法原理介绍变换形式坐标系变换图像坐标系与笛卡尔坐标系转换关系反向映射插值基于OpenCV的实现C++ 本章思维导图本章内容概要1、几何变换算法原理介绍变换形式在冈萨雷斯的《数字图像处理_第三版》书中的描述，仿射变换的一般形式如下： 式中的 就是变换矩阵，其中 为原坐标，坐标系变换对于缩放、平移可以以图像坐标原点（图像左上角为原点） 为中心
转载
2024-02-04 15:55:20
44阅读
图像到图像的映射一、单应性变换矩阵1. 直接线性变换算法2. 仿射变换矩阵二、图像扭曲三、图像中的图像四、使用三角形仿射弯曲效果 一、单应性变换矩阵单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里，平面是指图像或者三维中的平面表示。单应性变换具有很强的实用性，比如图像配准，图像纠正和纹理扭曲，以及创建全景图像，我们将频繁的使用单应性变换。本质上，单应性变换H，按照下面的方程映
转载
2024-09-14 14:38:36
164阅读
1、标准化设备坐标(Normalized Device Coordinates, NDC) 顶点坐标已经在顶点着色器中处理过，它们就应该是标准化设备坐标了，标准化设备坐标是一个x、y和z值在-1.0到1.0的一小段空间。任何落在范围外的坐标都会被丢弃/裁剪，不会显示在你的屏幕上。2、UV坐标系UV坐标系一般以左下角为原点（0,0），经常用于贴图上面。范围为0-1. OpenGL
转载
2024-05-30 08:24:02
111阅读
问题描述：为了寻找能实时地检测人脸特征位置的方法，试验了利用ASM+模版检测的方法，就是先在前几帧中利用ASM检测出人脸的特征点（该方法检测出的特征点精确，但是比较耗时），然后将其检测到的眼睛，嘴巴等区域作为模版保存起来(另存为一张图片)，接着在随后的视屏序列中先查找出人脸的整体区域（利用Opencv中的函数，能较准确地检测，检测结果包括人脸区域左上角的顶点坐标U(X,Y)），以及人脸区域的长和宽
转载
2023-11-29 05:06:44
157阅读
八、霍夫变换霍夫变换是将xy坐标系转换到类似极坐标的坐标系：模长ρ和角度θ，可以用来检测"任意能用数学公式表达的形状"。在图上取多个点，将其投影到霍夫变换中，这多个点如果有公共交集，就找到了该形状的极坐标参数(即得到了模长和角度)。然后再转换为xy坐标系的一组点即轮廓。霍夫变换经常用于检测圆形和直线，下面代码举例：找直线：image = cv2.imread("hough.jpg") # 得到需要
转载
2024-01-10 16:16:00
173阅读
