OpenCV与图像处理学习四——图像几何变换：平移、缩放、旋转、仿射变换与透视变换二、图像的几何变换2.1 图像平移2.2 图像缩放（上采样与下采样）2.3 图像旋转2.4 仿射变换2.5 透视变化2.6 几何变化小结 续上次的笔记：OpenCV与图像处理学习三——图像基本操作（1）这次笔记主要的内容是图像的几何变换：包括平移、缩放、旋转、仿射变换和透视变换。对应的OpenCV官方python文
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2024-03-21 15:48:39
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原帖地址：1.基本Kmeans算法[1]选择K个点作为初始质心 repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 簇不发生变化或达到最大迭代次数时间复杂度：O(tKmn)，其中，t为迭代次数，K为簇的数目，m为记录数(采样数)，n为维数空间
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2024-04-25 05:08:38
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整体思路 单层图像的光流对第一帧图像提取FAST角点对提取到的角点提取光流特征检测及描述子生成，调用opencv的GFTTDetector对特征点，假定一个初始的运动量dx=0,dy=0。采用高斯牛顿法，最小化光度误差，求解运动量
雅可比矩阵dx/dt,dy/dt即u,v。由u+1的像素值减u-1的像素值，得到dx/dt，同理得到dy/dt。由雅可比矩阵构建 矩阵和 ，代价值为像素点x和运动
在机器学习学习中若存在维度过高的向量，则不利于分析向量的样本的方差与均值。
原创
2023-12-13 11:06:31
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目标在本节中，将学习使用OpenCV查找图像的傅立叶变换利用Numpy中可用的FFT函数傅立叶变换的某些应用程序函数：cv2.dft()，cv2.idft()等理论傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。对于图像，使用2D离散傅里叶变换(DFT)查找频域。一种称为**快速傅立叶变换(FFT)**的快速算法用于DFT的计算。关于这些的详细信息可以在任何图像处理或信号处理教科书中找到。对于正弦信号,
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2024-03-24 13:43:04
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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，相应比较复杂的还有
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2024-03-21 13:28:05
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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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Hough(霍夫)变换是一种用于检测线、圆或者图像中其它简单形状的方法。最初Hough变换是一种线变换，这是一种相对较快的检测二值图像中直线的方法。 Hough线变换的基本理论是：二进制图像中的任何点都可能属于某些可能的线。如果我们将每一条线参数化，如斜率为a,截距为b,原始图像中的点就可以转换为对应于通过该点的所有线在该平面(a,b)中的点的轨迹。当然也可能是一部分轨迹。如果我们将原图中每个非0
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2024-05-08 22:25:20
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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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学习opencv之图像傅里叶变换dft
http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/core/discrete_fourier_transform/discrete_fourier_transform.html
在学习信号与系统或通信原理等课程里面可能对傅里叶变换有了一定的了解。我们知道傅里叶变换是把
霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。霍夫空间霍夫变换的关键是霍夫空间。  
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2024-04-08 19:13:30
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基于OpenCV 的图像极坐标变换目的Halcon算法实现OpenCV算法实现原理极坐标变换极坐标反变换原始图像->变换->反变换代码 目的极坐标变换的主要目的为将环形区域变换为矩形区域，从而便于字符识别等操作。最初接触极坐标变换为Halcon中的例程（检测啤酒瓶瓶口缺陷* inspect_bottle_mouth.hdev*）。 本项目就是基于OpenCV将图像用极坐标表示，实现圆
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2024-08-29 18:01:34
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在Hough检测一章中出现了代码验证出错问题，由于进度原因在此只贴出另外一个相关的链接，后期修复好程序的Bug后再将具体内容贴上详情文章及代码请查阅轮廓，直线圆的拟合边缘检测Canny边缘检测查阅函数可得原型CV_EXPORTS_W void Canny( InputArray image, OutputArray edges,
double th
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2024-02-19 10:27:33
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opencv-图像基础知识-图像放射变换笔者工作环境： win10 vscode方法一：代码：import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread(r"C:\Users\lenovo\Desktop\python\python_vision\image.jpg",1)
cv2.imshow("img",img)
imginfo = img.shape
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2024-04-06 22:30:03
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分水岭算法在opencv中算是比较重要的算法，主要是对图像的分割和提取，能够对认为是同一区域的部分分割出来，特别是针对一些图像中所要提取的特征相互接触，用普通的阈值分割很难划分出来。(代码学习：贾志刚老师)这次实验对象是堆积的管道，如图所示下图所示(从网上找的)：本次主要针对这些圆管的横截面中每个圆孔的识别与定位，在此过程中也遇到了问题，也请各位同仁帮忙指正。import cv2
import n
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2024-02-11 09:01:12
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图像变换傅里叶变换目标 本小节我们将要学习： • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT（快速傅里叶变换）函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有：cv2.dft()，cv2.idft() 等原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性。我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性。实现 DFT
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2024-04-02 17:11:53
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时间:8:19 2010-12-31 8:19 --- 9:00总结与计划 [OPENGL 学习][ 视图和模型变换] 对变换进行的思考 模型变换 视图变换 [ 投影变换] 透视投影 正投影 &nb
计算透视变换所需的参数矩阵：def cal_perspective_params(img, points): # 设置偏移点。如果设置为(0,0),表示透视结果只显示变换的部
原创
2022-06-01 17:40:24
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opencv透视变换
实现透视变换
目标：
在这篇教程中你将学到：
1、如何进行透视变化
2、如何生存透视变换矩阵
理论：
什么是透视变换：
1、
透视变换(Perspective Transformation)是将图片投影到一个新的视平面(
原创
2022-12-23 13:35:02
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1. 霍夫变换通过霍夫变换可以快速的检测出直线和圆，OpenCV支持三种不同的霍夫变换，标准霍夫变换（SHT）、多尺度霍夫变换（MSHT）、累计概率霍夫变换（PPHT）。1.1 标准霍夫变换 HoughLines()#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
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