几何变换指的是将一幅图像映射到另一幅图像内的操作。
cv2.warpAffine:使用仿射变换矩阵对图像进行变换,可以实现平移、缩放和旋转等操作。
cv2.warpPerspective:使用透视变换矩阵对图像进行透视变换,可以实现镜头校正、图像纠偏等操作。
cv2.getAffineTransform:计算仿射变换矩阵,根据输入的三个点对之间的关系来生成一个2x3的矩阵。
cv2.getPers
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import pandas as pd
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, random_split
from sklearn.preprocessing import M
图像旋转校正思路如下:读入,灰度化高斯模糊二值化图像闭开运算获取图像顶点旋转矫正import cv2
import numpy as np
def Img_Outline(input_dir):
original_img = cv2.imread(input_dir)
gray_img = cv2.cvtColor(original_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY
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2023-06-20 10:38:14
359阅读
clc;
clear all;
close all;
addpath('E:\PhotoShop Algortihm\Image Processing\PS Algorithm');
I=imread('4.jpg');
I=double(I);
Image=I/255;
xOffset=100;
yOffset=200
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2015-10-10 10:16:00
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# 教你如何实现Python图像数据偏移
## 概述
欢迎来到Python图像处理的世界!在本文中,我将教你如何实现图像数据偏移,希望能帮助你更好地理解和应用Python图像处理的技术。
### 流程
首先,让我们简要了解一下整个实现图像数据偏移的流程。我们将通过以下步骤完成任务:
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取图像数据
原创
2024-05-24 05:30:23
54阅读
opencv2-用迭代器访问图像像素 //-----------------------------------【全局函数声明部分】-----------------------------------
// 描述:全局函数声明
//--------------------------------------------------------------------------------
# 图像偏移对比Python脚本:入门与实现
在现代计算机视觉领域,图像处理无疑是一个重要的研究方向。随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展,进行图像的偏移对比(也称为图像位移比较)变得越来越普遍。图像偏移对比主要用于检测两幅图像中物体位置的变化、运动轨迹分析等。这篇文章将介绍如何使用Python实现图像偏移对比,并提供详细的代码示例和图示。
## 1. 图像偏移对比的基本概念
图像偏移对比
# 使用Python实现图像偏移计算
在图像处理的过程中,偏移计算通常用于调整图像的位置或者进行某种形式的变换。下面,我将指导你完成一个基本的“图像偏移计算”的任务,在这个过程中,我们会使用Python及其常用的图像处理库。文章将以步骤形式进行讲解,包括具体代码及其注释,最后还会展示一个流程图。
## 流程步骤
为了更清晰地了解整个流程,下面是图像偏移计算的步骤总结:
| 步骤 | 操作
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
205阅读
以HMMDemo为例1、将OpenCv安装目录下的cv、cvaux、otherlibs/highgui三个目录复制到你的工程目录下,再在工程目录下新建一个camera目录,将安装目录下的apps/Common目录中的两个文件复制至camera目录中。2、在集成开发环境的项目管理窗口中(FileView)新建六个文件夹,分别为highgui_src,highgui_include,cvaux_inc
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2024-05-07 21:41:02
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关于源代码源代码和用到的支持超过1G像素大小的opencv库(vc17+vs2022)已经上传到csdn,可以通过博文的标题下方提供连接进行下载。创作背景最近在做一个电路底板的缺陷检测项目,线扫相机保存下来的bmp图像大概为1.5G,像素大小为30000+ x 80000+,在进行缺陷分析之前,需要把bmp大图先切成1280x1280或者640x640的小图,然后在小图上使用yolov8进行缺陷分
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2024-06-06 10:24:19
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卷积什么是二维卷积呢?看下面一张图就一目了然: 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作,比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢?原图中3×3的区域与3×3的核逐个元素相乘再相加:5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2 算完之后,整个框再往右移一步继续计算,横向计算完后,再往下移一步继续计算。简而言之,卷积是一个对应位置像素值相乘后再相加
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2024-06-29 08:04:28
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现实中图像经常出现划伤或者被噪声腐蚀或者有污渍点,对于这类图像可以通过修复(inpainting)相关的算法来说恢复损害的图像。一般情况下这些算法都是基于污染区域的周围已知的颜色和结构,通过繁殖和混合重新生成填充污染区域。OpenCV中实现的图像修复算法有两种。基于Navier-Stokes的修复方法基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)对应的两个枚举类型分别如下:CV_INPAINT_N
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2024-05-08 14:10:16
49阅读
文章目录一、去畸变的分类:二、去畸变的两种方法三、函数分析四、总结五、引用一、去畸变的分类:1.1.在普通相机cv模型中,畸变系数主要有下面几个:(k1; k2; p1; p2[; k3[; k4; k5; k6]] ,其中最常用的是前面四个,k1,k2为径向畸变系数,p1,p2为切向畸变系数。2.在fisheye模型中,畸变系数主要有下面几个(k1,k2,k3,k4)这篇文章主要介绍普通相机cv
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2023-08-24 12:09:47
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什么是对象跟踪?简而言之,在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。该定义听起来很直接,但在计算机视觉和机器学习中,跟踪是一个非常广泛的术语,涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如,通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流:这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。稀疏光流:这些算法,如Kanade-Lucas-Tomashi(KLT)特征跟踪器,跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波:一
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2024-03-20 11:25:38
30阅读
一、什么是resize 函数: resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数; opencv 提供五种方法供选择分别是: a.最近邻插值——INTER_NEAREST; b.线性插值 ——INTER_LINEAR;(默认值) c.区域插值 ——I
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2024-02-27 19:58:28
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如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。下面让我们一起来探究这个过程:首先我们获取了一个LPG气瓶图像,该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号,以便更新已检测的LPG气瓶数量。步骤1:导入必要的库import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt步骤2:加载图像并显示示例图像。im
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2024-03-01 19:13:58
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图像处理库综述1. OpenCV简介:OpenCV全称是:Open Source Computer Vision Library。是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列
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2024-02-29 14:42:34
103阅读
首先看一下creatTrackbar() 原型C++: int createTrackbar(conststring& trackbarname, conststring& winname,
int* value, int count, TrackbarCallback onChange=0,void* userdata=0);createTrackbar(轨迹条名字
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2024-09-12 22:00:05
20阅读
目录一、图像概述:1.图像起源:1.1 什么是图像:1.2 模拟图像和数字图像:2.数字图像的表示:2.1 位数:2.2 图像分类:二、OpenCV概述:1.OpenCV概述:2.OpenCV-Python:3.OpenCV部署:三、OpenCV模块:一、图像概述:1.图像起源:1.1 什么是图像: 图像