目标 • 学习对图像进行各种变换，例如缩放、平移、旋转、仿射变换、透射变换。 • 将要学到的函数有： cv2.getPerspectiveTransform（）
变换 OpenCV 提供了两个变换函数， cv2.warpAffine（） 和 cv2.warpPerspective（），使用这两个函数你可以实现所有类型的变换。cv2.warpAffi
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2024-04-02 00:00:10
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1 cv2.pointPolygonTest() 查找图像中的点与轮廓线之间的最短距离此函数查找图像中点与轮廓线之间的最短距离。当点在轮廓线外时，返回的距离为负，点在轮廓线内时返回的距离为正，点在轮廓线上返回的距离为零。函数原型： retval = cv2.pointPolygonTest(contour,point,measureDist)参数：contoure1：图像中的轮廓point: 图像
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2024-06-27 10:17:24
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文章目录模板匹配一、opencv 函数支持1. matchTemplate()函数2.minMaxLoc()二、代码示例： 模板匹配模板匹配是一种用于查找与模板图像匹配（相似）的图像区域的技术。匹配原理： 1.首先需要两张图像， 一张源图像（I）：我们期望在其中找到与模板图像匹配的图像， 一张模板图像 (T)：将与源图像进行比较的模板图像 2.然后，我们的目标是检测出最匹配的区域:，将模板图像在
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2023-11-03 18:58:57
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OpenCV之－1.4.1平移、旋转、缩放、翻转－之理论 OpenCV之141平移旋转缩放翻转之理论目标变换矩阵平移旋转缩放翻转仿射变换平移旋转缩放翻转参考 下面我们将进入实际的图像处理阶段。 本阶段，我们将分别学习图像的平移、旋转、缩放、翻转、裁剪、算术运算、位运算、掩膜(mask)、通道分离及合并等技术。目标本节我们学习下面几个简单的操作： 1. 平移(translation) 2. 旋
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2024-05-11 08:41:33
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摘要本文主要总结了进行目标跟踪、检測中常常使用到的图像相似度測量和模板匹配方法，并给出了详细的基于OpenCV的代码实现。引言模板匹配是一种在源图像中寻找与图像patch最相似的技术，经常常使用来进行目标的识别、跟踪与检測。当中最相似肯定是基于某种相似度准则来讲的。也就是须要进行相似度的測量。另外，寻找就须要在图像上进行逐行、逐列的patch窗体扫描，当然也不一定须要逐行逐列的扫描。当几个像素的误
# OpenCV Java 匹配旋转：实现指南
如果你是刚入行的开发者，想要了解如何使用OpenCV在Java中实现旋转匹配，本文将为你全方位解析。首先，我们将简要展示整个流程，然后再深入到每个步骤，并附上代码示例及详细注释。
## 流程概览
我们可以把整个匹配旋转流程概括为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[加载图像] --> B[图像预处理]
原创
2024-10-12 05:07:21
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import cv2
import numpy as np
# 加载原始RGB图像
img_rgb = cv2.imread("capture1.jpg")
# 创建一个原始图像的灰度版本，所有操作在灰度版本中处理，然后在RGB图像中使用相同坐标还原
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 加载将要搜索的图像模板
#模板1 筛选
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2024-03-20 10:36:29
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OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4)
in cv::cvtColor, file C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp, line 111111 加载路径有错误 2 参数0是灰度,再灰度化出错模板匹配
import cv2
import n
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2024-03-28 10:51:49
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旋转变换公式的推导： 则有 (1.1) t = r sin(a + b) = r sin(a)cos(b) + r cos(a) sin(b) (1.2) 其中 x = r cos(a) , y = r sin(a) 代入(1.1), (1.2) , s = x cos(b) – y sin(b) &
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2024-03-05 14:37:03
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学习《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》一书做真正的OpenCV开发者，从入门到入职，一步到位！边缘模板匹配的基本原理OpenCV中自带的模板匹配算法，完全是像素基本的模板匹配，特别容易受到光照影响，光照稍微有所不同，该方法就会歇菜了！搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心，一用该方法马上很伤心，悲喜交加，充分感受到了理想与现实的距离，不过没关系，这里介绍一种新的模板匹配算
Node.js OpenCv图片缩放旋转 文章目录前言安装OpenCv在package.json文件中引入opencv运行例子旋转图片组合多种操作抽象自己的矩阵操作验证广告一波 前言opencv 是一个高效的视觉处理库, 可以用它来进行人脸识别等操作. 我在实践中发现用它来进行基本的图片操作速度也是远大于canvas相关的api. 速度甚至比很多 native module要快. 所以下面我就演示
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2024-02-19 17:02:23
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#python opencv 多尺度，平移，缩放，旋转等模板匹配法
##多尺度缩放与旋转的均为模板图
import cv2
import numpy as np
import pandas as pd
import time
# 图片旋转函数-保持图像不被裁剪且去除黑边
def ImageRotate(img, angle,borderValue=255): # img:输入图片；newI
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2023-08-02 13:32:54
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首先用一个图来演示仿射变换：来自维基百科：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BB%BF%E5%B0%84%E5%8F%98%E6%8D%A2本文介绍仿射变换的两个应用：旋转和缩放。仿射变换的API函数如下：void warpAffine(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int f
# Python OpenCV 模板匹配与旋转
在计算机视觉领域，模板匹配是一种常见的方法，用于在图像中找到与给定模板相似的区域。随着需求的多样化，模板匹配的应用也越来越广泛，例如在对象识别、人脸识别、质量检测等场景中发挥着重要作用。本文将讨论如何使用 Python 的 OpenCV 库进行模板匹配，尤其是如何处理旋转的模板。
## 一、什么是模板匹配
模板匹配是一种图像分析方法，它通过滑动
原创
2024-10-30 04:54:24
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# Java OpenCV模板匹配与旋转示例
在计算机视觉中，模板匹配是一种用于在图像中寻找特定对象或模式的技术。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，能够处理模板匹配的任务。在本文中，我们将探讨如何在Java中使用OpenCV进行模板匹配，尤其是如何处理旋转的模板匹配。
## 什么是模板匹配？
模板匹配是寻找图像中与预定义模板（或小图像）相似的区域的过程。常见的应用包括物体检测、人脸识别等
原创
2024-10-20 06:02:18
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opencv学习笔记（十）：图像缩放、平移、旋转变换理论推导及应用 文章目录opencv学习笔记（十）：图像缩放、平移、旋转变换理论推导及应用基础知识I——图像仿射变换基础知识II——图像插值算法1.为什么会有图像插值的概念？2.经典的图像插值算法最近邻插值（最简单的插值方法）双线性插值双三次插值缩放变换——resize函数函数原型探究将一张图片缩小a倍，再将缩小后的图像放大a倍平移变换——war
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2024-04-27 21:27:19
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旋转变换公式的推导：如下图， 在2维坐标上，有一点p(x, y) , 直线op的长度为r, 直线op和x轴的正向的夹角为a。 直线op围绕原点做逆时针方向b度的旋转，到达p’ (s,t) 则有s = r cos(a + b) = r cos(a)cos(b) – r sin(a)sin(b) (1.1) t = r sin(a + b) = r si
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2024-03-19 08:50:07
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目标在这一章当中，我们将了解SURF的基础我们将在OpenCV中看到SURF函数理论在上一章中,我们看到了SIFT用于关键点检测和描述符。但相对缓慢,人们需要更多的加速版本。2006年,三个人,H .Tuytelaars,T. and Van Gool,L,发表了另一篇论文,“SURF:加速健壮的特征”,引入了一种名为“SURF”的新算法。正如名字所表明的那样,它是一个加速版本的SIFT。在SIF
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2024-08-29 17:39:59
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回顾，上节课你学了什么？Sobel_x_or_y=cv.Sobel(img,ddepth,dx,dy,dst,ksize,scale,delta,borderType)常用 Sobel_x_or_y=cv.Sobel(img,cv.CV_ 16S,dx,dy,ksize)格式转换Scale_abs=cv.convertScaleAbs(x)result=cv.addWeighted(img1,p1
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2024-07-12 08:32:18
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初衷果然halcon用顺手了，人就变懒了，正好有项目需要自己写个形状匹配的程序，就拿来练练手，程序不是很复杂，速度上感觉和halcon里面find_scaled_shape_model还是有差距，目前也不知道如何进一步改进，暂时就先这样了。大佬们如果有什么改进的想法可以评论一下，这样才能不断进步。思路主要的想法还是基于散点的重合度，虽然openCV自带matchTemplate和matchShap
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2024-03-19 12:51:43
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