拉伸，扭曲，旋转图像的函数叫做几何变换函数。对于平面区域，有两种方式的几何转换： 一种是基于2x3矩阵进行的变换，叫仿射变换； 另一种是基于3x3矩阵的变换，称透视变换或单位映射。有两种情况用到仿射变换：1.有一幅想要转换的图像（或感兴趣的区域）。2.有一个点序列并想以此计算出变换。稠密仿射变换：
用于第一种情况。
调用函数：
WarpAffine 对图像做仿射变换 voi
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2023-09-28 12:14:33
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# 使用 Python 和 OpenCV 实现仿射变换固定角度
仿射变换是图像处理中的一种常用变换，它可以对图像进行缩放、旋转和平移。利用 OpenCV，我们可以轻松实现固定角度的仿射变换。本文将为你讲解如何使用 Python 和 OpenCV 实现这一目标。
## 流程概述
在实现仿射变换固定角度的过程中，我们可以将其拆分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作内容
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，换言之就是矩阵运算。在应用层面，
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2024-05-08 19:58:33
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如果一个点在两个正交方向上都有明显的导数，则我们认为此点更倾向于是独一无二的，所以许多可跟踪的特征点都是角点。 一下为角点检测中用到的一些函数 cvGoodFeaturesToTrack采用Shi和Tomasi提出的方法，先计算二阶导数，再计算特征值，它返回满足易于跟踪的定义的一系列点。 void cvGoodFeaturesToTrack(
const Cv
变换矩阵 变换过程
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2020-04-25 17:34:00
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# 使用OpenCV实现任意角度的透视变换
在计算机视觉和图像处理的应用中，透视变换是一种非常常见的操作，它可以将原始图像投影到一个新的视角或者平面上。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，在Python中使用它可以很方便地实现图像的透视变换。
## 透视变换的原理
透视变换是通过定义source和destination点的坐标来进行的。source点是原始图像中的四个角点，而destina
原创
2024-01-10 12:06:25
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模型介绍OpenVINO支持头部姿态评估模型，预训练模型为：head-pose-estimation-adas-0001，在三个维度方向实现头部动作识别，它们分别是：pitch是俯仰角，是“点头“
yaw是偏航角，是‘摇头’
roll是旋转角，是“翻滚它们的角度范围分别为：YAW [-90,90], PITCH [-70,70], ROLL [-70,70]这三个专业词汇其实是来自无人机与航空领域
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2024-03-29 14:45:00
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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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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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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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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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文章目录1.霍夫变换综述1.1.历史发展1.2.简介2.霍夫直线检测2.1.霍夫直线检测概论2.2.霍夫直线检测原理2.2.1.笛卡尔坐标系的霍夫直线检测2.2.2.极坐标下的霍夫直线检测2.2.3.霍夫直线检测的实现方法2.2.4.基本霍夫变换的局限性2.3.OpenCV实现2.3.1.HoughLine函数2.3.2.HoughLineP函数2.3.3.OpenCV霍夫直线检测基本流程3.霍
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2024-06-16 16:42:54
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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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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
1.课程介绍java集合框架学习 HashSetJava集合框架学习 MapGeneric <泛型>针对数组提供了length属性来获取数组的长度
针对字符串提供了length()方法来获取字符串的长度
针对泛型集合类提供了size()方法来获取元素的个数2. HashSet2.1 语法特点：不重复，无序（不保证和添加顺序一致） 1、不能够添加重复元素 2、初体验通过一步步测试发现：我
# 使用 Python 和 OpenCV 计算图像角度的完整指南
在计算机视觉的领域，图像角度的计算是一个重要的应用。无论是对图像进行矫正，还是在图像处理中提供视觉信息，我们都可能会遇到需要计算角度的情况。本文旨在指导刚入行的小白如何使用 Python 和 OpenCV 库来实现图像角度的计算，以下是我们要完成的步骤。
## 章节流程
| 步骤 | 描述
一、前言这是我见过很详细的教你如何使用的PyQt5来完成UI界面设计的，专注于UI界面设计。对我而言，这教程就像是一个实用工具，因为我只需要能够显示图像并展示模型推理的结果即可。最近一直在努力改进网络和编写脚本，已经有一段时间没写博客了。因此，我打算重新整理这位博主的内容，争取以更简单的方式呈现。二、UI界面设计预览图如下所示：这里我们主要讲解代码部分，UI文件我会直接的提供给大家，大家可以下载下
Harris角点检测论文“A combined corner and edge detector”，关于HARRIS角点检测有很多文章已经说的挺好的，如[3][4]，在这篇文章，将简单介绍Harris角点检测，更主要是研究背后的数学原理，以及更深层次的理解协方差矩阵，特征值和特征向量在图像中更多的应用。并用简单的python代码实现该算法
Harris角点检测的基本思想是
