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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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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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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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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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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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
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
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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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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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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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...
原创
2021-08-13 09:53:44
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前言基于opencv的c++接口，实现傅里叶变换。相关的opencv接口解析CV_EXPORTS_W int getOptimalDFTSize(int vecsize);函数 cv::getOptimalDFTSize 返回大于或等于 vecsize 的最小数 N，以便可以有效地处理大小为 N 的向量的 DFT。在当前的实现中 N= 2 p * 3 q * 5 r 对于某个整数 p, q, r。
看完今年高考数学，有一个明显的感觉是如果仅仅学习数学教材上的知识，而不去遵循规律梳理数学思维在解决问题中的作用的话，是很难得到考试的高分的。我们确实要用一些思维方式来解决高中数学的问题。我们应该明白高考数学潜在的选拔机制，是数学思维的素质培养。既然数学着眼于教育数学思维方式，那么会不会引起连锁反应，因为数学思维绝对不是，通过简短的几天的练习就可以实现的，它是一个长期的过程，所以说，高
源文件：就不用说了目标：你可以对图像进行倍数的放大和缩小 也可以直接的输入尺寸大小变换的方法：CV_INTER_NN-最近邻插值, CV_INTER_LINEAR-双线性插值(缺省使用) CV_INTER_AREA-使用象素关系重采样。当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大时，类似于CV_INTER_NN方法.. CV_INTER_CUBIC-立方插值. 如 我要将一个图片变为32*32大小的image=cv2.imread('tes...
原创
2021-08-12 21:56:27
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傅里叶变换图像处理一般分为空间域处理和频率域处理。空间域处理直接对图像内的像素进行处理，空间域处理主要划分为灰度变换和空间滤波两种形式。灰度变换时对图像内单个像素值进行处理，比如调节对比度和处理阈值。空间滤波设计图像质量的改变，比如平滑处理。空间域处理的计算简单方便，运行速度更快。频率预处理是先将图像变换到频率域，然后再频率域对图像进行处理，最后再通过反变换将图像从频率域转换到空间域。傅里叶变换是
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2024-03-31 15:48:01
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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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在进行计算机视觉模型训练前，我们经常会用到图像增强的技巧来获取更多的样本，但是有些深度学习框架中的方法对图像的变化方式可能并不能满足我们的需求，所以掌握OpenCV中一些常用的图像处理技巧对我们还是有不少帮助的。主要内容如下：图片读取（单通道、三通道）图片修改（剪切、旋转、通道分离）常用的变换（伽马修正、仿射变换）总结开始之前先安装好 Opencv，并导入我们要用到的包： impo
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2024-03-23 10:31:00
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6.2.1 cv::getAffineTransform6.2.1.1 仿射变换（1）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)。 所以，我们能够用仿射变换来表示:旋转(线性变换)平移(向量加)缩放操作(线性变换)仿射变换代表的是两幅图之间的联系。 我们通常使用矩阵来表示仿射变换。
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2024-04-12 10:22:18
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