拉伸、收缩、扭曲和旋转一、 均匀调整cv2.resize二、 图像金字塔2.1 高斯金字塔2.1.1 下采样cv2.pyrDown（）2.1.2 高斯金字塔2.2 拉普拉斯金字塔2.2.1 上采样cv2.pyrUp（）2.2.2 拉普拉斯金字塔三、不均匀映射3.1 仿射变换3.1.1 概念3.1.2 应用3.2 透视变换3.2.1 概念3.2.2 应用 我们遇到的简单的图像变换是调整图像的大
转载
2024-01-09 19:19:37
166阅读
一、概述霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由PaulHough首次提出，最初的Hough变换是设计用来检测直线和曲线，起初的方法要求知道物体边界线的解析方程，但不需要有关区域位置的先验知识。这种方法的一个突出优点是分割结果的Robustness
转载
2024-05-14 21:40:21
66阅读
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
转载
2024-03-19 13:04:57
129阅读
常用的线检测方法有Hough变换和Radon变换，其中Radon适用于信噪比较大的场合，尤其适用于X射线的医学图像处理中。基于Hough变换的直线检测方法基于Hough变换的直线检测方法步骤包括：边缘检测 常用的边缘检测方法包括Robert Cross算子，sobel算子，Prewitt算子，Canny算子等。边缘增强 上述边缘检测算子是基于梯度搜索方法，对图像中直线的残缺部分、噪声以及其它共存的
转载
2023-08-17 02:16:06
128阅读
安装完OpenCV后，我们还需要一个顺手的开发环境（IDE），一般推荐微软的Visual Studio及开源的C++开发工具Qt。
本文介绍在Win7 64位电脑上利用MS Visual Studio创建OpenCV工程。创建OpenCV工程1、创建工程 新建一个【Win32 Console Application】，如下图所示。我们需要指定项目创建的位置以及项目的名称。 我们选择Em
转载
2024-08-29 15:36:39
41阅读
Radon变换:考虑b=ax+y，将原来的XY平面内的点映射到AB平面上。则原来在XY平面上的一条直线的所有的点，在AB平面上都位于同一个点。通过记录下AB平面上的点的积累厚度，可反知XY面上的一条线的存在。在新平面下得到相应的点积累的峰值，可得出原平面的显著的线集。 例如：XY平面上的一个直线 y=2x-3; 变换 -3=-2x+y; 其中
转载
2023-07-31 17:29:32
23阅读
# Python Radon 用法详解
## 简介
Radon 是一个 Python 的静态代码分析工具，用于检测代码质量，查找代码中的问题和改进代码结构。它可以帮助开发人员找到代码中的复杂度、重复代码和代码耦合等问题，并提供相应的解决方案。
在本文中，我们将详细介绍 Radon 的用法，并通过代码示例演示如何使用 Radon 进行代码质量分析。
## Radon 的安装
首先，我们需要安装
原创
2024-06-19 03:53:14
369阅读
从本节课开始进行函数的学习，计划用四节课的时间(前三节课理论，第四节课实践)学完。学完函数后，一些复杂的编程问题便可以用更加简单的方法解决。学习函数是因为函数能让我们在编写代码中，避免重复的代码，让代码看上去更加简洁和易读。对于函数这个概念我们并不陌生，中学数学课本上的y=2x+1就是一个函数，自变量x输入的值决定了y输出的值，python中的函数也是如此。下面让我们来看看python中的函数。一
1. 引言随着技术的不断发展，图像处理在各种场景中的应用也变得越来越广泛。高分辨率 GAN (Generative Adversarial Network) 是近年来图像处理领域的热点技术，它能够生成极高分辨率的图像，与此同时，它也可以用于各种修复和增强任务。本文将专注于使用高分辨率 GAN 对扰动文档图像进行去扭曲处理的方法。2. GANs 简介生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，它由两部
1.软件版本matlab2013b2.本算法理论知识3.部分源码clc;clear;close all;warning off;pack;addpath 'fu
原创
2022-10-10 16:02:22
161阅读
使用方法： 1、R = radon(I, theta) 返回亮度图像在角度theta下的Radon变换R。Rad
原创
2023-03-08 09:34:01
401阅读
# Python 中的 Radon 函数使用指南
在 Python 中，Radon 是一个非常有用的工具，可以帮助我们分析代码的质量，包括复杂度、重复代码、代码行数等。如果你是一名刚入行的小白，可能初次听到 Radon 函数并不知道从何入手。本文将教你如何在 Python 中使用 Radon 函数并实现相关功能。
## 流程概述
为了帮助你了解使用 Radon 函数的步骤，下面是整个流程的总
原创
2024-10-25 06:29:29
194阅读
【问题发现】相信很多使用Python的小伙伴，都用到过range()函数，进行循环或遍历。for i in range(len(a)):
print(a[i])但当我们用得正嗨时，可能突然看到其他作者的代码中用的并不是range()函数，而是arange()函数，就有些困惑，是不是代码写错了？自己写代码时，该用哪个更好，逼格更高呢？ 其实两者功能十分相似，仅存在一点点区别。为了让
转载
2023-08-07 11:39:02
73阅读
1.CPU相关：（摘自MSDN——Processor Groups）Systems with more than one physical processor or systems with physical processors that have multiple cores provide the operating system with multiple logical processo
转载
2024-09-19 07:59:08
24阅读
因为我最近的工作需要用到Radon变换，所以简单地学习了一下相关内容。网上有很多关于Randon变换的介绍，大家可以自行查找，我就不再赘述了，但是很多人都是直接使用的MATLAB中的radon() 函数来完成这个变换的，而我所在的组没有购买MATLAB，因此直接使用MATLAB存在版权风险，所以我只能考虑使用Python进行实现，现在把源码和一些结果贴上来跟大家分享和讨论：from scipy i
转载
2023-09-05 14:23:41
397阅读
Radon变换和Hough变换类似，最初是用于检测图像中的直线（例如笔直的街道边沿、房屋的边沿、笔直的电线等）。 关于Hough变换，可以参考OpenCV中的代码和示例（其实除了Hough Lines还有Hough Circles等等变种），此处不再赘述。 &nbs
转载
2024-07-26 15:55:34
47阅读
# Python Radon变换与图像倾斜校准
在图像处理领域，Radon变换是一种常用的技术，特别是在将图像的倾斜部分进行校准时。通过以下步骤，你能够实现Python中对图像进行Radon变换并进行倾斜校准。本文将详细介绍整个流程，并提供相应的代码。
## 整体流程
以下是进行Radon变换的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的
本人最近在研究Radon变换，在查阅了各种资料之后在此写下个人的理解，希望与各位牛牛进行交流共同进步，也使得理解更加深刻些。 Radon变换的本质是将原来的函数做了一个空间转换，即，将原来的XY平面内的点映射到AB平面上，那么原来在XY平面上的一条直线的所有的点在AB平面上都位于同一点。记录A
转载
2023-12-08 16:21:23
63阅读
radon变换就是图像在不同方向上的投影。
下图f(x,y)可以代表图像，R(x')就是图像向右下方的投影。
数学上是按投影方向进行线积分，在图像领域就是按照投影方向累加像素就行了。
matlab中有radon函数，为了熟悉原理我又写了一个。
通过旋转图像映射，效率不怎么样。
canny后Lena:
45度投影：
代码如下：
main.m
1 clear all; close all;
转载
2020-09-10 16:33:00
680阅读
2评论
如果给定的车牌斜掉了，必须旋转校正，要不然没办法识别出里面的每个字符！旋转要经过5步计算，1）根据蓝底车牌图，计算出二值图。2）消除二值图水平方向的锯齿。3）二值图转为边缘图。4）计算旋转角度，5）旋转每一步都保存了运算过后的图像，方便理解#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#in
转载
2024-06-18 18:06:30
81阅读
