在我们的日常生活中，所碰到的图像往往都有一定的倾斜。那么，如何用OpenCV来获取图像的旋转角度呢？ 我们以下面的图片为例，简单介绍如何用OpenCV来获取图像的旋转角度。 可以看到，该图像存在着许多噪声，且是彩色图片，因此，需要对图像做预处理。预处理 图像的预处理包括去除边缘，去除噪声(两条灰色线)，滤波，二值化等，具体处理的Python代码如下：# -*- coding: utf-
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2024-03-22 06:27:35
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3.18 反向投影 - Back Projection
反向投影 是一种记录方式，记录了给定图像的像素在直方图模型中像素分布的匹配程度。
简单的讲，反向投影就是计算一个特征的直方图模型。然后可以使用该特征的直方图模型在一幅图像中找到该特征。
例如，如果你有一个皮肤颜色的直方图（色调 - 饱和度 直方图），然后你可以在一幅图像中找出其中的肤色区域。
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opencv—图像旋转函数，rotate与warpAffine运用（不裁剪crop方法）引言Oo图像旋转是图像几何变换中具有代表性的操作，直接调用opencv库函数很简单，但是叫你讲解一下，可能能多人会直接放弃。这里面包含了插值、背景处理、三角函数等一些知识，我也今早看了一篇推文，自己写了一下，发现还是有很多基础知识，于是作一次记录。图像旋转基本原理图像旋转之后大小会有变化，就会产生背景，背景一般
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2024-04-04 19:20:13
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美国物理学家埃德温∙兰德（Edwin Land） 在 1971 年提出一种被称为色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Retinex 理论认为物体的颜色是由物体对长波、中波和短波光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的，即物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性。根据 Retinex 理论，它会将一幅给定的图像 S(x,y) 分解成两幅不同的图像：反射
如今，图像编辑变得越来越流行，因为手机有内置的功能，可以让你裁剪、旋转和更多的操作你的图像。这篇文章中，我们将探索和学习这些图像编辑技术。具体来说，我们将学习如何:旋转图像移动图像基本图像变换操作图像旋转和平移是图像编辑中最基本的操作之一。两者都属于广义的仿射变换。因此，在学习更复杂的转换之前，你应该首先学习旋转和平移图像，使用OpenCV中可用的函数。看看下面的图片，我们将在这里的所有转换示例
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2023-10-09 10:12:00
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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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OpenCV中的图像旋转OpenCV主要使用getRotationMatrix2D()来得到变换矩阵（getRotationMatrix2D的计算方式与上一节的推导一致，大家可以参看函数解释推导一下），再使用warpAffine()来实现图像旋转。代码如下def rotate(image, angle, center=None, scale=1.0):
# grab the dimen
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2023-07-10 14:27:42
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Halcon中实现旋转和翻转（镜像）的函数分别为rotate_imagemirror_image在OpenCV也可以容易实现这个功能。代码如下："""
PyQt AND OpenCV
By LiNYoUBiAo
2020/3/31 19:21
"""
import numpy as np
import cv2 as cv
import math
if __name__ == "__main__"
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2023-06-06 16:07:16
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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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从今天开始，把自己学习OpenCV的心得记录下来，以系列的形式贴到博客中，以期交流与备查之用，笔记内容主要偏向于算法的理解。
处理三维旋转问题时，通常采用旋转矩阵的方式来描述。一个向量乘以旋转矩阵等价于向量以某种方式进行旋转。除了采用旋转矩阵描述外，还可以用旋转向量来描述旋转，旋转向量的长度（模）表示绕轴逆时针旋转的角度（弧度）。旋转向量与旋转矩阵可以通过罗德里
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2024-03-08 18:38:22
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学习记录如何使用opencv实现对图像的旋转操作。1 cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)图像的旋转矩阵一般为：但是单纯的这个矩阵是在原点处进行变换的，为了能够在任意位置进行旋转变换，opencv采用了另一种方式：为了构造这个矩阵，opencv提供了一个函数：M = cv2.getRotationMatrix2D(center, an
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2023-07-06 15:57:52
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目标在本章中，我们将看到GrabCut算法来提取图像中的前景我们将为此创建一个交互式应用程序。理论GrabCut算法由英国微软研究院的Carsten Rother，Vladimir Kolmogorov和Andrew Blake设计。在他们的论文“GrabCut”中：使用迭代图割的交互式前景提取。需要用最少的用户交互进行前景提取的算法，结果是GrabCut。从用户角度来看，它是如何工作的？最初，用
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2024-08-23 15:14:00
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一、图像旋转1、图像旋转函数原型CV_EXPORTS_W void rotate(InputArray src, OutputArray dst, int rotateCode);其中第一，二个参数是输入和输出的图像； 第三个参数为旋转的方法，有默认的宏ROTATE_90_CLOCKWISE = 0, //!<Rotate 90 degrees clockwiseROTATE_18
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2023-09-27 19:35:55
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//----------------图像头IplImage的声明和初始化-------------- IplImage* src=cvLoadImage("1.jpg",-1); //这里假定源文件下有1.jpg这幅图片 IplImage* dst; //声明一图像头指针，下一行语句对其初始化 dst=cvCreateImage( c
原创
2014-02-27 11:22:00
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import cv2import numpy as npdef rotate_bound(image, angle):# grab the dimensions of the image and then determine the# center (h, w) = image.shape[:2] (cX, cY) = (w // 2, h
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2021-11-25 14:54:37
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网上有很多opencv图像旋转的方法，但都不是很全面。本文通过特殊情况特殊处理的方法，实现90°，180°及270°旋转后图像无空白，及任意角度的旋转。 下面是源码： 参考文件： 【1】OpenCV2.4.13 sources\modules\nonfree\test\test_rotation_a
原创
2021-05-27 14:49:00
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新人学习opencv图像处理的笔记，三：c++操作简单图像旋转这篇笔记我一直想写，也是笔者真正开始学习图像的操作功能的开始，但是确实是各种事情一堆，看着别人做图像识别很厉害，想着自己做一个，结果碰了一鼻子灰，又回来重头开始。同样的，这篇笔记是笔者自己瞎琢磨的一些想法，一些基本原理希望可以帮到同样是入门的初学者。原理：众所周知，opencv存储图像是用 Mat 类型来实现的，而Mat又是个矩阵，所以
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2024-09-16 00:37:30
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1 旋转矩形首先建议阅读图像旋转算法原理-旋转矩阵，这篇博客可以让你很好地理解图像中的每一个点是如何进行旋转操作的。其中涉及到了图像原点与笛卡尔坐标原点之间的相互转换以及点旋转的一些公式推导。 这里以图像围绕任意点（center_x, center_y）旋转为例，但是图像的原点在左上角，在计算的时候首先需要将左上角的原点移到图像中心，并且Y轴需要翻转。而在旋转的过程一般使用旋转中心为坐标原点的笛
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2023-07-31 23:41:10
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一、概述 案例：使用OpenCV实现图像的旋转和镜像操作 所用函数：这里主要使用到了两个函数 1.旋转：cv::rotate 2.镜像：cv::flip rotate(InputArray src, OutputArray dst, int rotateCode);
src:输入图像
dst：输出图像
rotateCode：
ROTATE_180，顺时针180°
ROTA
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2023-06-14 00:40:42
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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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