图像的简单几何变换先看一下关于图像几何变换的简介：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负面影响。有利于我们在后续的处理和识别工作中将注意力集中子图像内容本身，更确切地说是图像中的对象，而不是该对象的角度和位置等。几何变换常常作为图像处理应用的预处理步骤，是图像归一化的核心工作之
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2024-04-03 08:28:21
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最近项目用到：在不规则任意多边形的中心点加一个图标。（e.g: xx地区发生暴雪，暴雪区域是多边形，给多边形中心加一个暴雪的图标）之前的设计是，计算不规则多边形范围矩形bounds的中心点。这个比较简单，对于一些圆，矩形，凸多边形都比较适合。但是遇到凹多边形就会出现问题，比如一个月牙型的不规则多边形，bounds的中心点，就落到月牙外了。就有点难以接受了。经过讨论，决定将中心改为重心。下面上代码，
OpenCV 提供了两个变换函数，cv2.warpAffiffiffine 和 cv2.warpPerspective， 使用这两个函数你可以实现所有类型的变换。cv2.warpAffiffiffine
原创
2024-04-11 14:35:17
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几何变换 几何变换是指将一幅图像映射到另外一幅图像内的操作。 缩放 使用函数cv2.resize()实现对图像的缩放 dst代表输出的目标图像，该图像的类型与src相同，其大小为dsize（当该值非零
原创
2022-05-23 20:45:06
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于是，可以发现：概率为0，不代表事件不可能发生，是成立的！这条适用于：古典和几何概型概率为1的事件，一定是必然事件
原创
2024-09-14 14:48:21
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一种校正图像失真的工程方法 作者：暗星 在工程应用中，使用摄像头是常用的测量、取样和检测手段。由于广角镜头的光学特性，图像不可避免的会有失真，这种失真被称为径向畸变。在实际拍摄取样的过程中，镜头的光轴线很难保证与被拍摄平面精确的垂直，或者由于拍摄条件的限制，光轴线必须与目标平面成一定的夹角。这种由于光轴与目标平面不垂直而产生的失真，被称为倾斜失真或者梯形
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2024-05-18 10:46:50
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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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opencv 检测几何图形 A simple yet powerful pipeline for detecting shapes in scanned documents 一个简单而强大的管道，用于检测扫描文档中的形状 这是什么意思？ (What is this about ?)One of the most rapidly growing sub fields in the domain
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2024-05-16 09:31:00
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图像几何变换： 1.图像缩放：resize()函数 2.图像平移： (1)大小不变，信息丢失； (2)大小改变，信息保留 3.图像旋转：getRotationMatrix2D()函数和warpAffine()函数 4.转置：transpose()函数 5.镜像：flip()函数 6.重映射：remap()函数一，图像缩放 void resize( InputArray src, OutputArr
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2024-05-24 18:48:39
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这一节介绍的函数执行2D图像上的各种几何变换。它们并不改变图像本身的内容，而是对变形的像素栅格进行校正并映射变形栅格到目的图像。事实上，为了避免采样空点痕迹，映射是逆序进行的（避免小数坐标位置点的空白），即，对于每一个目的图像的像素点（x，y），函数计算对应源图象的坐标，并拷贝这一点的值： &
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2024-05-24 20:06:05
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• 学习对图像进行各种几个变换，例如移动，旋转，仿射变换等。• 将要学到的函数有：cv2.getPerspectiveTransform。。OpenCV 提
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2022-08-18 18:01:36
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常见的几何变换有缩放，仿射，透视变换，可以通过如下函数完成对图像的上述变换dst = cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) dst = cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) dst = cv2.wa...
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2021-08-13 09:53:44
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几何形状识别是计算机视觉领域中的重要任务，而在Java环境中，OpenCV是一个非常流行的图像处理库。通过OpenCV，可以轻松地实现几何形状的识别，进而在许多业务场景中发挥作用。以下是关于“几何形状 java opencv识别”的解决过程记录。
### 背景定位
在实际应用中，几何形状识别往往应用于制造业、自动驾驶、安防监控等多个领域。例如，在制造业中，通过对零件的形状进行识别，能够提高生产
计算机视觉基础-图像处理（上）-Task02 几何变换2.1 简介该部分将对基本的几何变换进行学习，几何变换的原理大多都是相似，只是变换矩阵不同，因此，我们以最常用的平移和旋转为例进行学习。在深度学习领域，我们常用平移、旋转、镜像等操作进行数据增广；在传统CV领域，由于某些拍摄角度的问题，我们需要对图像进行矫正处理，而几何变换正是这个处理过程的基础，因此了解和学习几何变换也是有必要的。 这次我们带
多视图几何（一）外极几何1.1 基础矩阵1.2 一个简单的数据集1.3 用 Matplotlib 绘制三维数据1.4 外极点和外极线（二）照相机和三维结构的计算2.1 三角剖分2.2 由三维点计算照相机矩阵2.3 由基础矩阵计算照相机矩阵（三）三维重建3.1 稳健估计基础矩阵3.2 三维重建（四）问题求助 （一）外极几何如果有一个场景的两个视图以及视图中的对应图像点，那么根据照相机间的空间相对位
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2024-10-08 13:50:54
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绘制直线cv2.line(img, start, end, color, thickness)img：要绘制直线的图像Start,end：直线的起点和终点color：
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2022-06-01 17:38:25
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# 使用 Python FEniCS 创建几何模型指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python FEniCS 库创建几何模型。FEniCS 是一个开源的自动化有限元计算平台，广泛用于数值解偏微分方程（PDE）。
## 流程概述
首先，我们需要了解实现过程的步骤。以下是创建 FEniCS 几何模型的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 安装
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2024-10-10 04:55:18
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前言使用Qt + OpenCV实现，通过鼠标画线绘制几何图形，然后通过opencv进行图形轮廓识别，返回图形顶点，然后创建对应的几何图形添加到场景中。绘制使用QGraphics体系完成。看效果图：环境: Qt5.15.2 + vs2019 64bit支持图形：直线、圆、椭圆、矩形、三角形。 快捷键：数字3 清屏正文demo的功能实现流程如下：在临时画线层绘制，然后将绘制的图形保存成一张临时图片，再
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2024-02-24 16:41:59
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