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
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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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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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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（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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# 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
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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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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学习目标：1、学习对图像应用不同的几何变换，如平移，旋转，仿射变换等；2、学习函数：cv2.getPerspectiveTransform。1、转换：OpenCV提供了两个转换函数，cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective，可以进行各种转换。 cv2.warpAffine采用2x3变换矩阵，而cv2.warpPerspective采用3x3变换矩阵作为输入。2、缩放：缩
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2024-04-26 11:25:11
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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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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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在Hough检测一章中出现了代码验证出错问题，由于进度原因在此只贴出另外一个相关的链接，后期修复好程序的Bug后再将具体内容贴上详情文章及代码请查阅轮廓，直线圆的拟合边缘检测Canny边缘检测查阅函数可得原型CV_EXPORTS_W void Canny( InputArray image, OutputArray edges,
double th
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2024-02-19 10:27:33
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数学形态学起初是对二值图像提出的，而后扩展到灰度图像。形态学关注的是形状:将图像和形状看做是点集，根据形状利用数学形态学处理图像。通过这种方式，形态学算子定义的是局部变换，把那些要表达的像素值看做集合。这种改变像素值的方式是通过定义击中或不击中变换进行形式化的。 集合X表达的目标可以通过集合B
文章目录概念一、算法步骤1.将图像扩展到最佳大小2.为复数和实值开辟空间3.进行离散傅里叶变换4.将实部和复部转换为振幅5.转换到对数尺度6.裁剪和重新排列7.归一化运行效果完整代码 概念傅里叶变换将图像分解成它的正和余弦分量。换句话说，它将图像从它的空间域变换到它的频域。其思想是，任何函数都可以精确地逼近无穷个正函数和余弦函数的和。傅里叶变换是一种方法。二维图像的傅里叶变换在数学上为:这里f是
title: OpenCV-图像几何变换OpenCV-图像几何变换涉及函数：cv.warpAffinecv.warpPerspectivecv.getPerspectiveTransformcv.warpPerspective学习代码如下：```"""
学习将不同的几何变换应用到图像上，如平移、旋转、仿射变换等。
函数: cv.getPerspectiveTransform
变换
OpenCV提供
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2024-03-07 17:18:24
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0. 图像几何变换图像几何变换是指对图像进行缩放、平移、旋转、仿射变换、偏移变换等。首先明确一点，图像是以矩阵存储的，所以对图像的操作即是对矩阵的操作，对图像的平移、旋转、变换等就是对矩阵的平移、旋转、变换。 我们知道在线性代数中，要使得矩阵X变换到矩阵Y，需要一个变换矩阵设为M，偏移量设为B，可以用公式表示： 一下为常用的变换矩阵M(有可能和其他地方给出的矩阵不太一样，这取决于是还是)：1. 扩
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2024-05-09 16:02:57
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Day 6 - Opencv 用指针扫描图像1.前言2.指针扫描图像3.其他减色算法3.1 取模运算3.2 位运算符 1.前言在大多数图像处理任务中，执行计算时你都需要对图像的所有像素进行扫描。需要访问的像素数量非常庞大，一次必须采用高效的方式来执行这个任务。下面学习的是使用指针运算来遍历图像像素。2.指针扫描图像以减色算法为例，算法步骤如下：N为减色因子，将image中的每个像素值除以N(整除
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2024-04-06 20:47:51
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图像的几何变换是图像处理的基础之一，通过几何变换不仅可以产生一些特殊的效果，而且可以简化图像处理过程和分析程序。图像的几何变换最重要的特征是仅改变像素的位置，而不改变图像的像素值。图像的几何变换按性质可以分为图像的位置变换(平移、镜像、旋转)、图像的形状变换(放大、缩小、错切)等基本变换,以及图像的复合变换等。缩放原理:设原图像中的点 (,) 按一定比例缩放后，在新图像中的对应点为 P(x,y),
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2024-02-29 22:05:11
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目标在本节中，我们将学习由相机引起的失真类型，如何找到相机的固有和非固有特性如何根据这些特性使图像不失真基础一些针孔相机会给图像带来明显的失真。两种主要的变形是径向变形和切向变形。径向变形会导致直线出现弯曲。距图像中心越远，径向畸变越大。例如，下面显示一个图像，其中棋盘的两个边缘用红线标记。但是，您会看到棋盘的边框不是直线，并且与红线不匹配。所有预期的直线都凸出。有关更多详细信息，请访问“失真(光
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2023-11-28 07:18:56
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