文章目录1. java packages1.1 org.opencv.core2 Core 中常用的数据结构2.1 Point 类：像素的位置2.2 Scalar 类：像素的颜色2.3 Size 类：图的尺寸2.4 Rect 类：矩形区域2.5 Mat 类3 Core 中常用的函数4 Mat 中的方法 1. java packages1.1 org.opencv.core核心功能模块，包括：Op
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2024-09-14 12:42:27
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# Python OpenCV 最小外接矩形的角度旋转
在计算机视觉和图像处理中，最小外接矩形是一种常用的几何形状，用于表示给定点集的边界。我们可以利用 OpenCV 库，轻松实现根据最小外接矩形的角度来对图像进行旋转。在这篇文章中，我们将详细探讨如何通过 Python 和 OpenCV 进行这一操作，包括代码示例、状态图和流程图。
## 最小外接矩形的概念
最小外接矩形（Minimum E
# Java根据旋转角度旋转图片
在Java中，我们可以使用一些图形处理库来对图片进行旋转操作。旋转图片可以改变图片的方向，适用于许多应用场景，比如图像编辑器、游戏开发等。本文将介绍如何使用Java代码根据旋转角度旋转图片，并提供相应的代码示例。
## 图片的旋转原理
在进行图片旋转操作之前，我们需要了解一些基本原理。图片旋转是通过改变图片的像素位置来实现的。在二维平面中，我们可以通过将每个
原创
2024-01-13 06:11:17
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在我们的日常生活中，所碰到的图像往往都有一定的倾斜。那么，如何用OpenCV来获取图像的旋转角度呢？ 我们以下面的图片为例，简单介绍如何用OpenCV来获取图像的旋转角度。 可以看到，该图像存在着许多噪声，且是彩色图片，因此，需要对图像做预处理。预处理 图像的预处理包括去除边缘，去除噪声(两条灰色线)，滤波，二值化等，具体处理的Python代码如下：# -*- coding: utf-
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2024-03-22 06:27:35
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1.霍夫变换直线检测和圆检测霍夫变换是一种从空间域到极坐标域的转换。已知二维空间的一条直线有很多表现方式，例如截距式斜率式比如：y=kx+b,一旦我们知道k和b，就知道了这条直线，而k和b在坐标上表示的只是一个点而已，如果直线的k相同也就是直线平行,那么表现在kb坐标域也就是条k直线。那么问题在于，如何在kb坐标系表示一个点呢？显然不是很好表示，因为过一个点直线的kb不同的话，kb值表示了一整个坐
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2024-10-25 08:27:28
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# 实现Java OpenCV 旋转任意角度
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教您如何实现在Java中使用OpenCV库来旋转图像任意角度。这对于刚入行的小白可能有些困难，但我会通过详细的步骤和示例代码来帮助您完成这个任务。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
step1[导入OpenCV库]
step2[读取图
原创
2024-04-12 04:10:22
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OpenCV仿射变换——旋转一、原理与数学推导1.1图示1.2公式推导：二、实现代码三、运行结果3.1图片效果：3.2仿射矩阵M 一、原理与数学推导1.1图示1、旋转前和旋转后位置关系图，θ是旋转的角度2、首先需要平移一次，将图像平移到所要得到的旋转后矩阵的中心，这里需要通过计算旋转后的cv::Mat对象大小3、通过中心点为旋转中心，旋转图像1.2公式推导：假设旋转角度为θ，旋转中心为图片对象的
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2024-02-16 16:49:16
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在我们的日常生活中，所碰到的图像往往都有一定的倾斜。那么，如何用OpenCV来获取图像的旋转角度呢？
我们以下面的图片为例，简单介绍如何用OpenCV来获取图像的旋转角度。 4.png 可以看到，该图像存在着许多噪声，且是彩色图片，因此，需要对图像做预处理。预处理 图像的预处理包括去除边缘，去除噪声(两条灰色线)，滤波，二值化等，具体处理的Python代码如下：# -*- c
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2023-07-16 21:28:34
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1. 使用OpenCV执行图像旋转 Mat image = imread("test.bmp");
imshow("test", image);
waitKey(0);
double angle;
cout << "请输入要旋转的角度（逆时针）：" << endl;
cin >> angle;//输入旋转角度
// 高度和宽度
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2024-01-05 22:11:05
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图像变换是指将一幅图像变换为图像数据的另一种表现形式,例如将图像进行傅立叶变换,或者对图像进行X,Y方向的求导等,经过这些变换,可以将图像数据处理中的某些问题换一个别的角度想办法,所以图像变换是图像处理的时候比较常用的一种方法. 一.sobel算子 &nbs
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2024-10-30 12:46:17
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图像增强图像增强可以分为两类：空间域法和频域法空间域法可以简单的理解为包含图像像素的空间，直接对图像本身进行各种线性或非线性运算，对图像的像素灰度值做增强处理。频域法则是在图像的变换域中把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。 空间域法可分为点运算和模板处理两大类，点运算包括灰度变换、直方图修正等，模板处理包括图像平滑、锐化等频域法常用的方法包括低通滤波、高通滤波和
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
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2024-06-27 10:17:24
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常用的OpenCV的基本数据结构包括以下六种：1--Vec--向量模板类2--Scalar类3--Point类4--Size类5--Rect类6--RotatedRect类--旋转类7--Range类 6.1 基本概念 最后一个基本数据类是一种特殊的矩形称为RotatedRect。这个类通过中心点，宽度和高度和旋转角度来表示一个旋转的矩形。 6.2 用法 旋转矩形类的构造函数：
关于不同版本opencv的cv2.minAreaRect函数问题在做旋转矩形目标检测时碰到一个问题，我所使用的数据集的标签为不规则四边形的四个点的坐标(x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4)，要将其转化为旋转目标检测的标签(x,y,longside,shortside,angle)。其中，需要用到opencv中的cv2.minAreaRect函数。cv2.minAreaRect函数的作用
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2024-02-16 17:49:37
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旋转数组描述：某个图像通过一个整数组成的m*n矩阵表示，其中每个整数表示一个像素值。写出一种方法，根据flag变量的值将图像向右或者向左旋转90°。如果flag值为0，则向左旋转，如果flag为1，则向右旋转。函数rotatePictureMethod的输入分别由矩阵matrix、矩阵的维度m和n以及flag的值组成。函数应返回一个指向二维矩阵指针，该矩阵是按照flag值旋转后的结果矩阵而动态分配
文本是人类最重要的信息来源之一，自然场景中充满了形形色色的文字符号。光学字符识别（OCR）相信大家都不陌生，就是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。工业场景的图像文字识别更加复杂，出现在很多不同的场合。例如医药品包装上的文字、各种钢制部件上的文字、容器表面的喷涂文字、商店标志上的个性文字等。在这样的图
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2024-10-21 11:27:09
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vector<vector<Point>> vec_point;vector<Vec4i> hireachy;findContours(img_canny1, vec_point, hireachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));//绘制
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2018-10-08 15:26:00
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在OCR实际开发中,证件照采集角度有很大的偏差,需要将图片进行旋转校正,效果图:在应用中发现应该加入高斯模糊,可以极大减少误差线条. 知道线条后 通过求斜率 得旋转角度 .(x1-x2)/(y1-y2) 结果 结果还行吧 ! 当然还有直方图也可以判断,有待研究!霍夫变换Hough变换是经典的检测直线的算法。其最初用来检测图像中的直线，同时也可以将其扩展，以用来检测图像
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2023-08-03 14:08:47
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Android OpenCV接入后竖屏JavaCameraView旋转90°问题解决（本文缺胳膊断腿，个人处理方法留存，慎点）这篇博客只是留个临时的处理方法，如果大神们有其他方法来分享分享喔。首先，JavaCameraView进行人脸识别、人眼检测的时候，默认需要横屏，如果竖屏，并且直接在CvCameraViewListener2的onCameraFrame方法中直接旋转inputFrame，将会
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2024-03-27 13:25:27
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用 opencv 进行过双目相机标定的同学都知道，单目标定 calibrateCamera() 函数能够对每一张标定图像计算出一对 rvec 和 tvec，即旋转平移向量，代表世界坐标系到相机坐标系的转换关系。而 stereoCalibrate() 函数则可以计算出旋转矩阵 R 和平移向量 T，代表左右相机坐标系之间的转换关系。同样是坐标变换，平移倒总是向量，但旋转怎么有时是向量，有时又是矩阵呢？
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2024-03-28 08:07:32
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