仿射变换1) 用途 旋转 (线性变换)，平移 (向量加)．缩放(线性变换)，错切，反转2) 方法 仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，它保持了二维图形的“平直性”（直线经过变换之后依然是直线）和“平行性”（二维图形之间的相对位置关系保持不变，平行线依然是平行线，且直线上点的位置顺序不变）。任意的仿射变换都能表示为乘以一个矩阵(线性变换)，再加上一个向量 (平移) 的形式． 以上公
Python图像仿射变化是计算机视觉和图像处理中的重要操作，用于对图像进行几何变换。这种变换可以用于图像的旋转、缩放和翻转等操作，是图像处理中的基础。接下来，我们将深入探讨 Python 中的图像仿射变化，包括不同版本的差异、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化的策略。
## 版本对比
在python的图像处理库中，特别是`Pillow`和`OpenCV`两个库提供了图像仿射变
前言这次梳理的篇幅主要是涉及图像仿射变换的原理以及图像平移，利用python编程实现不同方式的图像平移，对巩固自己的python知识也是很有帮助的，进一步的对图像处理的内容也是帮助很大的。但更多的是抛砖引玉，希望对你们有所帮助。感谢各位鼓励与支持，往期文章都在最后梳理出来了(●'◡'●)接下来就以问题的形式展开梳理仿射变换简介图像上的仿射变换，「其实就是图片中的一个像素点，通过某种变换，
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2023-11-09 08:56:58
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仿射变化的原理，使用及相关拓展的总结 仿射变换仿射变化的原理，使用及相关拓展的总结前言简单的例子原理提升拓展flags：插值方法borderMode：像素外推方法（边界像素模式）borderValue：边界不变时使用的值结尾 前言看了下原理计划上榜的文章，没错，我也会写标题了，不过本文内容无愧于题目。给大家详细讲一讲opencv里的仿射变换，也就是cv2.getAffineTransform和cv
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2023-10-04 20:24:04
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一、仿射变换概述官网描述：https://docs.opencv.org/2.4.9/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/warp_affine/warp_affine.html?highlight=warpaffined仿射变换（Affine Transformation或 Affine Map），又称仿射映射，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，
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2023-11-13 20:59:41
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#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include #include using namespace cv;usin
原创
2022-09-09 00:05:48
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理论任何变换都可以以矩阵乘法（线性变换）的形式表示，然后是矢量加法（平移）。从上面，我们可以使用仿射变换来表达：旋转（线性变换）转换（矢量加法）比例运算（线性变换）表示仿射变换的常用方法是使用2×3矩阵。如何得到仿射变换？我们提到仿射变换基本上是两个图像之间的关系。 关于这种关系的信息大致可以通过两种方式得出：我们知道X和T，我们也知道它们是相关的。 然后我们的工作是找到M.我们知道M和X.要获得
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2023-11-10 09:57:18
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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
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2024-04-14 13:35:35
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6.2.1 cv::getAffineTransform6.2.1.1 仿射变换（1）一个任意的仿射变换都能表示为乘以一个矩阵(线性变换)接着再加上一个向量(平移)。 所以，我们能够用仿射变换来表示:旋转(线性变换)平移(向量加)缩放操作(线性变换)仿射变换代表的是两幅图之间的联系。 我们通常使用矩阵来表示仿射变换。
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2024-04-12 10:22:18
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仿射变换仿射变换，是指在几何中，一个向量空间进行一次线型变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间的过程。它保持了二维图形的“平直性”（直线经过变换之后仍然是直线）和“平行性”（直线经过变换之后仍然是直线，且直线上点的相对位置不变）。一个任意的仿射变换都能表示为乘以一个矩阵（线型变换）然后再加上一个矩阵（平移）的形式。仿射变换变换主要有三种：旋转平移缩放仿射变换表示的是两幅图像之间的一种映射关系，通
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2023-09-09 01:49:20
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常见的2D图像变换从原理上讲主要包括基于2×3矩阵的仿射变换和基于3×3矩阵透视变换。仿射变换原理基本的图像变换就是二维坐标的变换：从一种二维坐标(x,y)到另一种二维坐标(u,v)的线性变换： 如果写成矩阵的形式，就是： 作如下定义： 矩阵T(2×3)就称为仿射变换的变换矩阵，R为线性变换矩阵，t为平移矩阵，简单来说，仿射变换就是线性变换+平移。变换后直线依然是直线，平行线依然是平行线，直线间的
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2023-11-25 21:11:17
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仿射变换代表的是两幅图像之间的映射关系。仿射变换是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间的过程。它保持了二维图形的“平直性”（即：直线经过变换之后依然是直线）和“平行性”（即：二维图形之间的相对位置关系保持不变，平行线依然是平行线，且直线上点的位置顺序不变）。一个任意的仿射变换都能表示为乘以一个矩阵(线性变换)接着再加上一个向量(平移)的形式 &n
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2023-10-02 18:22:18
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void cv::warpAffine(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags = INTER_LINEAR, int borderMo
原创
2023-06-25 10:04:32
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opencv仿射变换之图像平移
原创
2024-06-12 12:11:38
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文章目录仿射变换(Affine Transformation)平移变换 Translation缩放变换（Scale）剪切变换（Shear）旋转变换（Rotation）组合 仿射变换(Affine Transformation)转自：变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况，所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非
1、仿射变换是透射变换的一个特例。其仿射变换是线性的，其需要的是2*3的矩阵和三个控点。透视变换是非线性的，其需要的是3*3的矩阵和四个控点，具体的可以opencv2书里的，后面附带透射变换和仿射变换的程序 当我们绕着图像原点进行图像旋转时，其旋转矩阵M是： 此变换如果在sin和cos前面加个系数，则是进行旋转和缩放。 如果要进行绕
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2024-05-09 15:34:08
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图像的几何变换——拉伸、收缩、扭曲、旋转（stretch，shrink，distortion，rotation）拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。仿射变换通常用单应性（homography）建模，利用cvWarpAffine解决稠密仿射变换，用cvTransform解决稀疏仿射变换。仿射变换可以将矩形转换成平行四边形，它可以将矩形
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2023-10-19 19:22:20
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仿射变换原理介绍 仿射变换，又称仿射映射，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。在有限维的情况，每个仿射变换可以由一个矩阵A和一个向量b给出，它可以写作A和一个附加的列b。一个仿射变换对应于一个矩阵和一个向量的乘法，而仿射变换的复合对应于普通的矩阵乘法，只要加入一个额外的行到矩阵的底下，这一行全部是0除了最右边是一个1，而列向量的底下要加上一个1。
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2023-09-21 11:46:21
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图像的几何变换从原理上看主要包括两种：基于2×3矩阵的仿射变换（平移、缩放、旋转和翻转等）、基于3×3矩阵的透视变换。 仿射变换基本的图像变换就是二维坐标的变换：从一种二维坐标(x,y)到另一种二维坐标(u,v)的线性变换：如果写成矩阵的形式，那就是：作如下定义：矩阵T(2×3)就称为仿射变换的变换矩阵，R为线性变换矩阵，t为平移矩阵，简单来说，仿射变换就是线性变换+平移。变换后直线依然
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2024-03-27 17:30:55
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下面完整代码在github仓库：传送门 文章目录一、仿射变换二、直方图反向投影三、DFT离散傅里叶变换四、绘制直方图五、图像翻转、缩放六、均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波七、锐化操作（凸显轮廓）八、Sobel算子（找轮廓）九、Scharr算子（找轮廓）十、双线性插值、最邻近插值、样条插值、Lanczos插值十一、图像形态学操作（膨胀、腐蚀、开、闭等）十二、高斯金字塔、拉普拉斯金字塔十三、利用
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2023-12-03 14:24:59
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