计算机视觉基础-图像处理（上）-Task02 几何变换2.1 简介该部分将对基本的几何变换进行学习，几何变换的原理大多都是相似，只是变换矩阵不同，因此，我们以最常用的平移和旋转为例进行学习。在深度学习领域，我们常用平移、旋转、镜像等操作进行数据增广；在传统CV领域，由于某些拍摄角度的问题，我们需要对图像进行矫正处理，而几何变换正是这个处理过程的基础，因此了解和学习几何变换也是有必要的。 这次我们带
在OpenCV的“photo.hpp”中定义了一个inpaint函数，可以用来实现图像的修复和复原功能，inpaint函数的原型如下：void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags );第
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2024-02-20 12:35:23
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在实际应用中，我们的图像常常会被噪声腐蚀，这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴，或是旧照片的划痕，或者是图像遭到人为的涂画（比如马赛克）或者图像的部分本身已经损坏。如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样，Opencv能帮我们做到吗？OpenCV真的有这个妙手回春的功能！别以为图像修补的工作只能用PS或者美图秀秀那些软件去做，其实由程序员自己写代码去做更加高效！图像修复技术的原理是什么呢？简而言
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2024-05-24 22:35:28
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图像的简单几何变换先看一下关于图像几何变换的简介：几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排。适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的负面影响。有利于我们在后续的处理和识别工作中将注意力集中子图像内容本身，更确切地说是图像中的对象，而不是该对象的角度和位置等。几何变换常常作为图像处理应用的预处理步骤，是图像归一化的核心工作之
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2024-04-03 08:28:21
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这一节介绍的函数执行2D图像上的各种几何变换。它们并不改变图像本身的内容，而是对变形的像素栅格进行校正并映射变形栅格到目的图像。事实上，为了避免采样空点痕迹，映射是逆序进行的（避免小数坐标位置点的空白），即，对于每一个目的图像的像素点（x，y），函数计算对应源图象的坐标，并拷贝这一点的值： &
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2024-05-24 20:06:05
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首先我们知道opencv里面也有关于图像复原的函数-----cvInpaint 在cv里面找到：enum { INPAINT_NS=CV_INPAINT_NS, INPAINT_TELEA=CV_INPAINT_TELEA };
CV_EXPORTS void inpaint( const Mat& src
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2024-03-22 15:51:54
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0. 图像几何变换图像几何变换是指对图像进行缩放、平移、旋转、仿射变换、偏移变换等。首先明确一点，图像是以矩阵存储的，所以对图像的操作即是对矩阵的操作，对图像的平移、旋转、变换等就是对矩阵的平移、旋转、变换。 我们知道在线性代数中，要使得矩阵X变换到矩阵Y，需要一个变换矩阵设为M，偏移量设为B，可以用公式表示： 一下为常用的变换矩阵M(有可能和其他地方给出的矩阵不太一样，这取决于是还是)：1. 扩
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2024-05-09 16:02:57
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title: OpenCV-图像几何变换OpenCV-图像几何变换涉及函数：cv.warpAffinecv.warpPerspectivecv.getPerspectiveTransformcv.warpPerspective学习代码如下：```"""
学习将不同的几何变换应用到图像上，如平移、旋转、仿射变换等。
函数: cv.getPerspectiveTransform
变换
OpenCV提供
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2024-03-07 17:18:24
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常见的几何变换有缩放，仿射，透视变换，可以通过如下函数完成对图像的上述变换dst = cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) dst = cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) dst = cv2.wa...
原创
2021-08-13 09:53:44
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一种校正图像失真的工程方法 作者：暗星 在工程应用中，使用摄像头是常用的测量、取样和检测手段。由于广角镜头的光学特性，图像不可避免的会有失真，这种失真被称为径向畸变。在实际拍摄取样的过程中，镜头的光轴线很难保证与被拍摄平面精确的垂直，或者由于拍摄条件的限制，光轴线必须与目标平面成一定的夹角。这种由于光轴与目标平面不垂直而产生的失真，被称为倾斜失真或者梯形
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2024-05-18 10:46:50
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图像的简单几何变换几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响。一、图像的平移在平移之前，需要构造一个平移矩阵，并将其传给仿射函数cv2.warpAffine() import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dog.jpg
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2024-03-19 13:04:57
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图像的简单几何变换几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响。一、图像的平移在平移之前，需要构造一个平移矩阵，并将其传给仿射函数cv2.warpAffine()import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dog.jpg')
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2024-07-04 06:13:18
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图像几何变换： 1.图像缩放：resize()函数 2.图像平移： (1)大小不变，信息丢失； (2)大小改变，信息保留 3.图像旋转：getRotationMatrix2D()函数和warpAffine()函数 4.转置：transpose()函数 5.镜像：flip()函数 6.重映射：remap()函数一，图像缩放 void resize( InputArray src, OutputArr
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2024-05-24 18:48:39
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图像复原技术的目的是使退化了的图像尽可能恢复到原来的真实面貌。图像复原与图像增强的联系与区别：图像复原和图像增强相似，两者都是要得到某种意义上改进的图像，或者说，希望改进输入图像的质量。两者不同之处是图像增强技术一般要借助人的视觉系统的特性，以取得看起来比较好的视觉效果。而图像复原则认为图像在某种情况下退化或者恶化啦，现在需要根据相应的退化模型和知识重建或者复原原始图像。尽管两者有相交叉的邻域，但
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2023-10-29 09:39:38
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前言 在前几篇博客中，分别就棋子的颜色识别、模板匹配等定位方式进行了介绍和实践，这一篇博客就来验证一下github中最热门的跳一跳外挂中采用的像素遍历的方法。 方法说明 像素遍历的实质依然是颜色识别。 在github中给出的方法中，采用像素遍历的方法是：从高度的1/3处开始至高度的2/3处进行遍历；首先间隔50像素进行搜索当像素的颜色和每一行开始的像素颜色不同时，认为找到了最上面的棋盘位置，
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2024-10-02 12:42:08
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一、函数简单介绍 1、warpAffine—图像放射变换(平移、旋转、缩放) 函数原型：warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None, borderValue=None) src：原图像矩阵； M：变换矩阵； dszi
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2017-08-17 21:30:00
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1、变换 OpenCV提供了两个转换函数cv.warpAffine和cv.warpPerspective，您可以使用它们进行各种转换。cv.warpAffine采用2x3转换矩阵，而cv.warpPerspective采用3x3转换矩阵作为输入。 import cv2 as cv from goog
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2020-06-14 15:48:00
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图像缩放：对图像进行放大或缩小图像平移：指定平移矩阵后，调用cv.warpAffine()平移图像图像旋转：调用cv.gspective()进行投射变换金字塔。
原创
2023-07-13 16:22:31
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逆滤波图像复原 ：
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2019-11-25 04:04:00
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图像复原
原创
2021-08-08 10:27:43
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