如果一幅图像的区域中显示的是一种结构纹理或者一个独特的物体，那么这个区域的直方图可以看作一个概率函数，其表现形式是某个像素数语该纹理或者物体的概率。而反向投影就是一种记录给定图像中的像素点如何适应直方图模型像素分布的一种方法。简单来讲，所谓的反向投影，就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在该特征的方法。反向投影的工作原理这里通过H-S肤色直方图来解释反向投影的工作原理。首先
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2024-03-24 16:28:32
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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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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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一般对图像的变化操作有放大、缩小、旋转等，统称为几何变换，对一个图像的图像变换主要有两大步骤，一是实现空间坐标的转换，就是使图像从初始位置到终止位置的移动。二是使用一个插值的算法完成输出图像的每个像素的灰度值。其中主要的图像变换有：仿射变换、投影变换、极坐标变换。仿射变换##二维空间坐标的仿射变换公式：\[\left(
\begin{matrix}
\overline{x} \\
\o
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2023-12-01 20:43:37
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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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重映射重映射就是把一幅图像中某个位置的像素放置到另一个图片中指定位置的过程。用一个数学公式来表示就是：其中的 f 就是映射方式，也就说，像素点在另一个图像中的位置是由 f 来计算的。在OpenCV中，用的是remap函数实现重映射。基本重映射#include <iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <open
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2024-03-25 13:47:43
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1 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
2 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
3 #include <iostream>
4 #include <stdio.h>
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6 using namespace cv;
7 using namespace std;
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2020-01-09 13:19:00
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在仿射变换中，原图中所有的平行线在结果图像中同样平行。为了创建这个矩阵需要从原图像
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2022-06-01 17:37:17
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getAffineTransform函数M=cv2.GetAffineTransform(src, dst)src：原始图像中的三个点的坐标dst：, 仿射变换代表的是两幅图之间的关系 .参考文献：h
原创
2023-05-18 17:09:17
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在计算机视觉领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个非常强大的库，可以帮助开发者处理图像和视频，进行识别和分析。其中，仿射变换在图像处理中的应用非常广泛，比如对图像进行旋转、缩放、剪切和翻转等操作。本文将深入探讨如何使用Python中的OpenCV进行仿射变换，并详细记录这个过程。
**协议背景**
在图像处理和计算机视觉中，仿射变换是
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
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2023-07-29 11:21:41
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本文简单介绍了仿射变换，主要从仿射变换的矩阵表示方面理解。1 仿射变换矩阵表示以二维坐标为例讲述仿射变换。变换前坐标为(x,y)，变换后坐标为(x′,y′)，本文均使用齐次坐标系，齐次坐标见《射影变换》。二维仿射变换保持了图像的“平直性”（即变换后直线还是直线）和“平行性”（平行线还是平行线）。仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现，包括：平移（Translation）、缩放（Scale）、
仿射变换（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，变换为另一个向量空间的过程。保持二维图形之间的相对位置保持不变，平行线依然是平行线，且直线上的点的位置顺序不变。
原创
2023-02-15 11:18:16
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# Python与OpenCV：仿射变换的应用
在计算机视觉的领域，图像处理占据了重要的位置，而仿射变换作为一种基础的图像变换方法，被广泛应用于图像的旋转、缩放、平移等操作。本文将介绍如何在Python中使用OpenCV进行仿射变换，并通过具体代码示例帮助你更好地理解这一概念。
## 什么是仿射变换？
仿射变换是一种线性变换，保持了点、直线及平面之间的相对位置关系。简单来说，如果一个点通过仿
在学图形学的时候，仿射变换肯定会遇到，那到底什么是仿射变换了？在做仿射变换时一般都会用到齐次坐标，这个齐次坐标又是什么？下面是我自己学习过程中的一些领悟，记录下来做个总结。 首先给出简短的定义：仿射变换是线性变换（旋转和缩放）加平移变换，齐次坐标就是用高一维的空间坐标表示低一维空间的坐标。&nbs
目录1.图像的仿射变换1)平移2)放大和缩小3)旋转4)计算仿射变换矩阵5）插值算法6）Python实现2.图像的投影变换3.极坐标转换总结首先要了解OpenCV的坐标原点(0,0)是在坐标的左上角，实现集合变换需要两个独立的算法： 1.实现空间变换，描述每个像素如何从初始位置移动到终止位置 2.差值算法，完成输出图像的每
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2024-01-09 19:33:16
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