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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目录Tableau Viz 作品欣赏还原Radial Bar Chart制作过程数据集还原过程创建参数Radial Inner和Radial Outer创建计算字段制作图表如何添加表示年代的环最终仿制结果总结一些要注意的点 Tableau Viz 作品欣赏作品地址：https://public.tableau.com/profile/kasia.gasiewska.holc#!/vizhome/
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2024-04-10 12:42:25
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仿射变换是二维平面中一种重要的变换，在图像图形领域有广泛的应用。许多人对“仿射”没有一个感官的认识，我觉得很有必要先来说一下“仿射”。所谓的“仿射变换”就是一种简单的变换，它的变化包括旋转、平移、伸缩，原来的直线仿射变换后还是直线，原来的平行线经过仿射变换之后还是平行线，这就是仿射。仿射变换的矩阵是其次坐标形式的变换矩阵这个矩阵包含的变换有旋转和平移，其实是两个矩阵的混合体，许多文章都对这个做了很
文章目录一、仿射变换什么是仿射变换公式推导插值方法：双线性插值二、透视变换三、代码四、结果原图翻转(上下左右)大小变化绕中心旋转偏移opencv结果：缩小透视变换 一、仿射变换什么是仿射变换仿射变换也称仿射投影，是指几何中，对一个向量空间进行线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。所以，仿射变换其实也就是在讲如何来进行两个向量空间的变换。对于一幅图像，可以看作很多个坐标的集合，每个坐标可以
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2024-03-21 07:49:25
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# Python中的放射变换：基础知识与实例
放射变换（Radial Transformation）是一种常用的图像处理技术，它涉及到将图像从一个坐标系变换到另一个坐标系。在某些应用中，例如图像增强、特征提取与计算机视觉等，放射变换是不可或缺的。本文将介绍放射变换的基本概念，通过Python的实践示例，帮助您更好地理解这一主题。
## 什么是放射变换？
放射变换是一种几何变换，它通过某种规则
仿射变换（Affine Transformation或 Affine Map）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”（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）。放射变换可以写为如
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2016-11-07 20:26:00
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几何变换学习对图像进行几个变换，例如移动、旋转、仿射变换等opencv中提供了两个变换函数，cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective，使用这两个函数可以实现所有类型的变换；cv2.warpAffine接收的参数是2*3的矩阵，cv2.warpPerspective接收的参数是3*3的矩阵扩展缩放扩展缩放只是改变图像的尺寸大小，opencv.resize函数可以实现这个功
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2024-03-26 08:55:59
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博客目录了解Transformers安装Transformers安装CUDA 10.1配置python环境使用Transformers使用BERT使用Roberta 了解Transformerstransformers是最新的BERT开源github项目，他的前身是pytorch-transformers 和 pytorch-pretrained-bert，现在已经改名了，并支持最新的很多流行的
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2024-02-09 22:26:09
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# 实现Python OpenCV放射转变教程
## 整体流程
首先，我们需要明确放射变换的目的是为了对图像进行旋转、缩放、平移等操作。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现这些功能。
接下来，我将为你详细介绍如何使用Python和OpenCV进行放射变换。首先，我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | -------- |
| 1 | 导
原创
2024-05-15 07:27:27
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放射变换相关函数warpAffine和getRotationMatrix2D，SURF（特征点描述）算法在OpenCV中进一步的体现与应用。一、仿射变换1.1 初识仿射变换仿射变换（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，保持了二维图形的“平直性”（即：直线经过变换以后依然是直线）和“平行性”（即：
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2024-07-24 17:08:56
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在这里对SIFT提取关键点与描述符的方法进行介绍。Harris Detectors具有旋转不变性，可以找到图像中的角点。但如果对图像扩大规模，如缩放，如下图所示，那么原本的角点在变换后的某些窗口中可能就不是角点，因此，Harris Detectors不具有尺度不变性。为了解决这一问题，SIFT从尺度不变的关键点中提取关键点并计算其描述子。尺度空间极值检测为了解决尺度不变性问题，采用尺度空间滤波器。
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2023-10-05 21:28:21
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（1）基本运算
两图像相加：
add(InputArray src1,InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(),int dtype=-1)：如可用add(A,B,C)来计算C=A+B；如果指定了图像掩模mask（注：mask必须为单通道），则运算只在mask对应像素部位null的像素上进行，add(A,B,C,mask)
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2024-05-02 07:34:18
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使用仿射变换变量实现旋转功能，代码如下： //创建渐变图层 let gradientLayer = CAGradientLayer() //设置渐变层的位置和尺寸，与视图对象保持一致 gradientLayer.frame = gradientView.frame //设置渐变起始颜色 let fr
原创
2023-08-22 10:56:39
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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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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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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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2024-07-04 06:13:18
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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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