1 cv2.pointPolygonTest() 查找图像中的点与轮廓线之间的最短距离此函数查找图像中点与轮廓线之间的最短距离。当点在轮廓线外时,返回的距离为负,点在轮廓线内时返回的距离为正,点在轮廓线上返回的距离为零。函数原型: retval = cv2.pointPolygonTest(contour,point,measureDist)参数:contoure1:图像中的轮廓point: 图像
旋转变换公式的推导: 则有 (1.1) t  = r sin(a + b)  = r sin(a)cos(b)  + r cos(a) sin(b)  (1.2) 其中 x = r cos(a)  , y = r sin(a) 代入(1.1), (1.2) , s = x cos(b) – y sin(b)   &
Node.js OpenCv图片缩放旋转 文章目录前言安装OpenCv在package.json文件中引入opencv运行例子旋转图片组合多种操作抽象自己的矩阵操作验证广告一波 前言opencv 是一个高效的视觉处理库, 可以用它来进行人脸识别等操作. 我在实践中发现用它来进行基本的图片操作速度也是远大于canvas相关的api. 速度甚至比很多 native module要快. 所以下面我就演示
转载 2024-02-19 17:02:23
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#python opencv 多尺度,平移,缩放,旋转等模板匹配法 ##多尺度缩放与旋转的均为模板图 import cv2 import numpy as np import pandas as pd import time # 图片旋转函数-保持图像不被裁剪且去除黑边 def ImageRotate(img, angle,borderValue=255): # img:输入图片;newI
opencv学习笔记(十):图像缩放、平移、旋转变换理论推导及应用 文章目录opencv学习笔记(十):图像缩放、平移、旋转变换理论推导及应用基础知识I——图像仿射变换基础知识II——图像插值算法1.为什么会有图像插值的概念?2.经典的图像插值算法最近邻插值(最简单的插值方法)双线性插值双三次插值缩放变换——resize函数函数原型探究将一张图片缩小a倍,再将缩小后的图像放大a倍平移变换——war
图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素的进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换、镜像变换、缩放和旋转等。本文首先介绍了图像几何变换的一些基本概念,然后再OpenCV2下实现了图像的平移变换、镜像变换、缩放以及旋转,最后介绍几何的组合变换(平移+缩放+旋转)。1.几何变换的基本概念1.1 坐标映射关系图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系
学习记录如何使用opencv实现对图像旋转操作。1 cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)图像旋转矩阵一般为:但是单纯的这个矩阵是在原点处进行变换的,为了能够在任意位置进行旋转变换,opencv采用了另一种方式:为了构造这个矩阵,opencv提供了一个函数:M = cv2.getRotationMatrix2D(center, an
一、图像旋转1、图像旋转函数原型CV_EXPORTS_W void rotate(InputArray src, OutputArray dst, int rotateCode);其中第一,二个参数是输入和输出的图像; 第三个参数为旋转的方法,有默认的宏ROTATE_90_CLOCKWISE = 0, //!<Rotate 90 degrees clockwiseROTATE_18
import cv2import numpy as npdef rotate_bound(image, angle):# grab the dimensions of the image and then determine the# center (h, w) = image.shape[:2] (cX, cY) = (w // 2, h
转载 2021-11-25 14:54:37
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网上有很多opencv图像旋转的方法,但都不是很全面。本文通过特殊情况特殊处理的方法,实现90°,180°及270°旋转图像无空白,及任意角度的旋转。 下面是源码: 参考文件: 【1】OpenCV2.4.13 sources\modules\nonfree\test\test_rotation_a
原创 2021-05-27 14:49:00
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OpenCV图像旋转首先根据旋转角度和旋转中心获取旋转矩阵,然后根据旋转矩阵进行变换,即可实现任意角度和任意中心的旋转效果
原创 2022-06-01 17:37:28
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图像运动专题-图像旋转-常规旋转 1. 图像处理前后结果展示图像处理前图1 图像处理后1图2图像处理后2图3图像处理后3图42.图像旋转原理使用了两种形式实现图像绕原点进行旋转,首先是使用opencv自身的方法进行图像旋转;其次是自己写的几何方法:不改变图像尺寸和改变图像尺寸。旋转一般是指将图像围绕某一指定点旋转一定的角度,图像旋转后会有一部分图像转出显示区域,可以截去那部分,
1 旋转矩形首先建议阅读图像旋转算法原理-旋转矩阵,这篇博客可以让你很好地理解图像中的每一个点是如何进行旋转操作的。其中涉及到了图像原点与笛卡尔坐标原点之间的相互转换以及点旋转的一些公式推导。 这里以图像围绕任意点(center_x, center_y)旋转为例,但是图像的原点在左上角,在计算的时候首先需要将左上角的原点移到图像中心,并且Y轴需要翻转。而在旋转的过程一般使用旋转中心为坐标原点的笛
目标 • 学习对图像进行各种变换,例如缩放、平移、旋转、仿射变换、透射变换。 • 将要学到的函数有: cv2.getPerspectiveTransform()  变换 OpenCV 提供了两个变换函数, cv2.warpAffine() 和 cv2.warpPerspective(),使用这两个函数你可以实现所有类型的变换。cv2.warpAffi
转载 2024-04-02 00:00:10
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如今,图像编辑变得越来越流行,因为手机有内置的功能,可以让你裁剪、旋转和更多的操作你的图像。这篇文章中,我们将探索和学习这些图像编辑技术。具体来说,我们将学习如何:旋转图像移动图像基本图像变换操作图像旋转和平移是图像编辑中最基本的操作之一。两者都属于广义的仿射变换。因此,在学习更复杂的转换之前,你应该首先学习旋转和平移图像,使用OpenCV中可用的函数。看看下面的图片,我们将在这里的所有转换示例
图像旋转是非常常见的图像变换,通常应用于图像矫正,在OpenCV可以使用密集仿射变换函数cv::warpAffine()实现图像旋转。为了理解图像旋转的原理,本文实现了一个图像旋转算法。图像旋转是指将图像绕某个中心点旋转一定角度后,得到一幅新的图像图像旋转的示意图如图1所示。其中,四边形ABCD表示需要旋转图像区域,它经过旋转角度后得到的图像区域为四边形 A'B'C'D'。点p(x,y)为图像
转载 2023-08-21 22:56:00
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  OpenCV中的图像旋转OpenCV主要使用getRotationMatrix2D()来得到变换矩阵(getRotationMatrix2D的计算方式与上一节的推导一致,大家可以参看函数解释推导一下),再使用warpAffine()来实现图像旋转。代码如下def rotate(image, angle, center=None, scale=1.0): # grab the dimen
转载 2023-07-10 14:27:42
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文章目录模板匹配一、opencv 函数支持1. matchTemplate()函数2.minMaxLoc()二、代码示例: 模板匹配模板匹配是一种用于查找与模板图像匹配(相似)的图像区域的技术。匹配原理: 1.首先需要两张图像, 一张源图像(I):我们期望在其中找到与模板图像匹配图像, 一张模板图像 (T):将与源图像进行比较的模板图像 2.然后,我们的目标是检测出最匹配的区域:,将模板图像
OpenCV提供两种图像旋转函数,一个是cv2::rotate,只提供90,180,270三种角度的旋转。另一个是使用仿射变换的方式,实现任意角度的变换。 为了通用,我们都使用仿射变换的方式进行图像旋转操作。然而,这里就遇到一个warpAffine函数的一个坑。我们先上代码,如下:import cv2 import plotly.express as px def img_show(img, b
OpenCV之-1.4.1平移、旋转、缩放、翻转-之理论 OpenCV之141平移旋转缩放翻转之理论目标变换矩阵平移旋转缩放翻转仿射变换平移旋转缩放翻转参考 下面我们将进入实际的图像处理阶段。 本阶段,我们将分别学习图像的平移、旋转、缩放、翻转、裁剪、算术运算、位运算、掩膜(mask)、通道分离及合并等技术。目标本节我们学习下面几个简单的操作: 1. 平移(translation) 2. 旋
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