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
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
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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使用 OpenCV 从文件读取彩色的 png 图像，旋转一定角度以后写回文件● 代码，核函数 1 // rotate.cl
2 //__constant sampler_t sampler = CLK_NORMALIZED_COORDS_FALSE | CLK_FILTER_NEAREST | CLK_ADDRESS_CLAM
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2024-08-29 16:03:02
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OpenCV 计算图像的直方图计算图像的直方图是图像处理领域一个非经常见的基本操作。 OpenCV 中提供了 calcHist 函数来计算图像直方图。只是这个函数说实话挺难用的，研究了好久才掌握了些主要的使用方法。calcHist 函数 C++ 的函数原型例如以下：void calcHist(const Mat* images,
int nimages,
const int*
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2024-06-11 15:32:46
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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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图像矩阵是如何存储在内存之中的？ 图像矩阵的大小取决于我们所用的颜色模型，确切地说，取决于所用通道数。 如果是灰度图像，矩阵就会像这样：
而对多通道图像来说，矩阵中的列会包含多个子列，其子列个数与通道数相等。 例如，RGB颜色模型的矩阵： 注意到，子列的通道顺序是反过来的：BGR而不是RGB。很多情况下，因为内存足够大，可实现连续存储，因此，图像中的各行就能一行一行地连接起来，形成一个
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2024-04-14 08:29:54
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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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2024-03-15 06:02:45
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项目Introduce：项目名称：Angle circulator（角度计算器） 通过鼠标点击确定顶点和两个边位置坐标，再运用角度公式，计算出角度，在原图显示结果。项目流程预览： 通过鼠标定点击确定顶点和两边的坐标位置，确定角度，然后通过计算公式，自定义函数完成操作。项目与知识衔接： 鼠标点击事件（setMouseCallback）
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2024-03-04 15:55:02
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本节你将学习到如何读取图像，如何显示图像以及如何保存图像 1、读取图像 使用cv.imread()函数读取图像。图像应该在工作目录或图像的完整路径应给出。第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。cv.IMREAD_COLOR： 加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。它是默认标志。 cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像 cv.IMREAD_UNCHANGED：加载图像
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2024-02-25 10:41:07
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关于RotatedRect中返回的角度angle的opencv官方说明文档里面没有给出太多到信息，但在python opencv关于该函数有详细的介绍：在了解 RotatedRect中返回的角度angle之前，必须弄清楚的一件事是opencv图像坐标系的选取原则，在opencv中，图像的的坐标原点是左上角，以水平向右为X轴，以竖直向下为Y轴。而以往网上的资料都是建立在坐标原点是左下角，以
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2024-05-01 21:00:25
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图像旋转：本质上是对旋转后的图片中的每个像素计算在原图的位置。在opencv包里有自带的旋转函数，当你知道倾斜角度theta时：用getRotationMatrix2D可得2X3的旋转变换矩阵 M，在用warpaffine函数可得倾斜后的图像dst。很方便啊，为什么还要自己实现底层的图像旋转呢？因为有些地方你用这两个函数就会出现问题，比如说：当原图的size是MXN，且图像是完全填充的（因为如果有
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2024-06-24 16:36:15
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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
我记得曾经有人对OpenCV的旋转吐槽，意思是它自己没有很好的关于选择的算法。在新的版本里面添加了这些函数（我还没有时间去看是什么时候pr的）。现在一个比较棘手的问题，就是OpenCV中旋转是如何定量的，什么是正方向？什么是负方向？什么时候用角度？什么时候用弧度？ 下面就是针对这几个问题，通过查资料、做实验的方式搞清楚。 一、OpenCV中旋转式如何定量的 也就是坐标系问题。OpenCV坐标系以(
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2024-02-27 14:13:47
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霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53]，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用[54]，经典霍夫变换用来检测图像中的直线，
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2023-11-25 20:23:56
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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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OpenCL笔记一1. 图像旋转原理2. OpenCL编程详细解析3. 模块分析4. Platform5. 在 context 上查询 device6. Running time7. 加载 OpenCL 内核程序并创建一个 program 对象 先以图像旋转的实例，具体介绍OpenCL编程的步骤。 首先给出实现流程，然后给出实现图像旋转的C循环实现和OpenCL C kernel实现。1. 图像
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2024-03-28 21:18:46
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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：
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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相机标定基本知识对于针孔摄像机模型，一幅视图是通过透视变换将三维空间中的点投影到图像平面。投影公式如下：或者这里(X, Y, Z)是一个点的世界坐标，(u, v)是点投影在图像平面的坐标，以像素为单位。A被称作摄像机矩阵，或者内参数矩阵。(cx, cy)是基准点（通常在图像的中心），fx, fy是以像素为单位的焦距。所以如果因为某些因素对来自于摄像机的一幅图像升采样或者降采样，所有这些参数(fx,
