一. 前言1. 最近在做身份证OCR项目中，需要对倾斜扭曲的图像做矫正，透视变换正可以解决这个问题，在这里记录对变换方法的理解。2. 本文主要介绍一下仿射变换和透视变换的原理，特点以及其在opencv中实现的一些注意点。3. 首先看下透视变换后的例图： 二. 从仿射变换说起透视变
仿射变换(affine transform)与透视变换(perspective transform)在图像还原、图像局部变化处理方面有重要意义。通常，在2D平面中，仿射变换的应用较多，而在3D平面中，透视变换又有了自己的一席之地。两种变换原理相似，结果也类似，可针对不同的场合使用适当的变换。仿射变换和透视变换的数学原理不需深究，其计算方法为坐标向量和变换矩阵的乘积，换言之就
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2023-07-29 11:21:41
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目录一：透视变换基本概念二：透视变换工作原理三：findHomography函数四：warpPerspective函数五：getPerspectiveTransform函数一：透视变换基本概念仿射变换(affine transform)与透视变换(perspective transform)在图像还原、图像局部变化处理方面有重要意义通常，在2D平面中，仿射变换的应用较多，而在3D平面中，透视变换又
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2024-06-13 08:55:29
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import cv2 as cvimport numpy as npdog = cv.imread('imgs/dog.png')h,w,ch = dog.shapeM = np.float32([[1,0,100],[0,1,100]])new = cv.warpAffine(dog,M,(w,h))cv.imshow("dog",dog)cv.imshow("new",new)cv.waitK
原创
2023-02-01 11:59:36
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图像的透视变换1.透视变换数学实现原理2.code案例2.1 图像的平移2.2 图像的旋转2.3 透 视2.4 更加复杂的仿射变换 1.透视变换数学实现原理仿射变换（Affine Transformation或 Affine Map） ， 又称为仿射映射， 是指在几何中， 图像进行从一个向量空间进行一次线性变换和一次平移， 变换为到另一个向量空间的过程。我们常说的仿射变换是透视变换的一个特例。以
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2024-03-29 09:44:36
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仿射变换原理仿射变换是线性变换，有一张图可以很好地展示放射变换的效果其实仿射变换是透视变换的一种特例，但是透视变换的自由度更高，3*3的矩阵表示，透视变换的自由度是8，而放射变换可以用2*3的矩阵表示，【A B】 A是2*2的旋转部分+缩放因子S，而B是平移部分+缩放因子，是一个5个自由度的参数矩阵。典型的放射变换包括平移，缩放和旋转。其中Opencv中的旋转由于是绕某个图像坐标进行旋转，因此整个
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2023-07-27 21:14:39
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一.写在前面 几何空间变换是图像处理中的最基础的算法，主要包括图像的旋转，平移，缩放，偏移，组合变换等等，在冈萨雷斯的数字图像处理第三版的第二章就做了相关介绍，最常用的空间坐标变换之一就是仿射变换。虽然仿射变换很基础，但作用还是很大的，例如在车牌识别的预处理中，首先就需要对倾斜的车牌进行矫正，然后再进行其他处理，当然这里说的是使用传统算法。 在进行仿射变换时，我们
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2024-09-06 19:21:00
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1、仿射变换是透射变换的一个特例。其仿射变换是线性的，其需要的是2*3的矩阵和三个控点。透视变换是非线性的，其需要的是3*3的矩阵和四个控点，具体的可以opencv2书里的，后面附带透射变换和仿射变换的程序 当我们绕着图像原点进行图像旋转时，其旋转矩阵M是： 此变换如果在sin和cos前面加个系数，则是进行旋转和缩放。 如果要进行绕
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2024-05-09 15:34:08
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下面完整代码在github仓库：传送门 文章目录一、仿射变换二、直方图反向投影三、DFT离散傅里叶变换四、绘制直方图五、图像翻转、缩放六、均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波七、锐化操作（凸显轮廓）八、Sobel算子（找轮廓）九、Scharr算子（找轮廓）十、双线性插值、最邻近插值、样条插值、Lanczos插值十一、图像形态学操作（膨胀、腐蚀、开、闭等）十二、高斯金字塔、拉普拉斯金字塔十三、利用
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2023-12-03 14:24:59
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仿射变换原理介绍 仿射变换，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，变换为另一个向量空间。在有限维的情况，每个仿射变换可以由一个矩阵A和一个向量b给出，它可以写作A和一个附加的列b。一个仿射变换对应于一个矩阵和一个向量的乘法，而仿射变换的复合对应于普通的矩阵乘法，只要加入一个额外的行到矩阵的底下，这一行全部是0除了最右边是一个1，而列向量的底下要加上一个1。
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2023-09-21 11:46:21
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图像的几何变换从原理上看主要包括两种：基于2×3矩阵的仿射变换（平移、缩放、旋转和翻转等）、基于3×3矩阵的透视变换。 仿射变换基本的图像变换就是二维坐标的变换：从一种二维坐标(x,y)到另一种二维坐标(u,v)的线性变换：如果写成矩阵的形式，那就是：作如下定义：矩阵T(2×3)就称为仿射变换的变换矩阵，R为线性变换矩阵，t为平移矩阵，简单来说，仿射变换就是线性变换+平移。变换后直线依然
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2024-03-27 17:30:55
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一般对图像的变化操作有放大、缩小、旋转等，统称为几何变换，对一个图像的图像变换主要有两大步骤，一是实现空间坐标的转换，就是使图像从初始位置到终止位置的移动。二是使用一个插值的算法完成输出图像的每个像素的灰度值。其中主要的图像变换有：仿射变换、投影变换、极坐标变换。仿射变换##二维空间坐标的仿射变换公式：\[\left(
\begin{matrix}
\overline{x} \\
\o
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2023-12-01 20:43:37
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理论任何变换都可以以矩阵乘法（线性变换）的形式表示，然后是矢量加法（平移）。从上面，我们可以使用仿射变换来表达：旋转（线性变换）转换（矢量加法）比例运算（线性变换）表示仿射变换的常用方法是使用2×3矩阵。如何得到仿射变换？我们提到仿射变换基本上是两个图像之间的关系。 关于这种关系的信息大致可以通过两种方式得出：我们知道X和T，我们也知道它们是相关的。 然后我们的工作是找到M.我们知道M和X.要获得
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2023-11-10 09:57:18
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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
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2024-04-14 13:35:35
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仿射变换仿射变换，是指在几何中，一个向量空间进行一次线型变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间的过程。它保持了二维图形的“平直性”（直线经过变换之后仍然是直线）和“平行性”（直线经过变换之后仍然是直线，且直线上点的相对位置不变）。一个任意的仿射变换都能表示为乘以一个矩阵（线型变换）然后再加上一个矩阵（平移）的形式。仿射变换变换主要有三种：旋转平移缩放仿射变换表示的是两幅图像之间的一种映射关系，通
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2023-09-09 01:49:20
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【学习OpenCV】仿射变换函数warpAffine、旋转理论翻开任意一本图像处理的书，都会讲到图像的几何变换，这里面包括：仿射变换（affine transformation）、投影变换（projecttive transformation）。前者针对的是平面上的物体位姿变化，如水平/垂直方向位移、旋转、缩小/放大，常见的应用有ORC字符识别。后者针对的是三维空间中的位置变化，受限于物体依然是平
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2023-12-21 22:23:18
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在做图像处理中有两中情况会用到图像变换，第一种就是有一副自己想要转换的图像，第二种就是我们有一个点序列并想以此计算出变换，那么我用到的是在图像拼接中的点变换，通过提取两幅要拼接图像的关键点，利用欧式距离筛选后得到具有鲁棒性的候选点。利用这些点计算出需要变换的矩阵，进而进行图像拼接。图像变换——计算机视觉图像处理、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用
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2024-03-08 10:48:17
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OpenCV特征点检测匹配图像-----添加包围盒仿射变换一般对图像的仿射变换分为 旋转，缩放，错切，平移。旋转要确定旋转中心，首先要将旋转中心转移到原点，然后再进行缩放和旋转。详见这里（这个文章中的变换矩阵推导部分错误，顺时针的旋转矩阵表示不正确，opencv的文档表示无误） 但是单纯的只进行错切平移时，则要先将图像的中心转移到图像的左上角原点，进行完变换后，再转移回到中心。仿射变换的两种实现形
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2024-05-15 09:05:59
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一 仿射变换 仿射变换是一种二维坐标之间的变换，变换前后保持图形的平直性和平行性。仿射变换可以理解为是向量经过一次线性变换和一次平移变换。Opencv中有封装好的仿射变换函数：void warpAffine(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMod
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2023-11-20 08:28:54
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仿射变换（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，变换为另一个向量空间的过程。保持二维图形之间的相对位置保持不变，平行线依然是平行线，且直线上的点的位置顺序不变。
原创
2023-02-15 11:18:16
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