Python 利用GDAL对遥感图像进行几何校正If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. ——The Zen of
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2023-09-11 22:42:27
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限量版之前参加研电赛，做的无人机与Nao机器人的协同系统，成功获得赛区一等奖加特奖晋级全国总决赛。我是一个很懒的的人，比赛完了做一下总结，把自己利用的技术，写出来，和大家一起分享~喜欢的话请关注我的博客，后续会继续更新，分享收藏都可以哈~ 好了言归正传，开始正题~
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2024-04-17 15:32:24
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# Python 图像倾斜校正实现流程
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[获取图像] --> B[灰度化处理];
B --> C[图像二值化];
C --> D[边缘检测];
D --> E[寻找倾斜角度];
E --> F[倾斜校正];
F --> G[保存校正后的图像];
```
## 2. 类图
原创
2023-09-28 12:54:50
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倾斜摄影三维模型几何校正的主要技术方法分析 随着无人机技术和数字化建模技术的发展，倾斜摄影渐渐成为获取三维地形信息和建筑物信息的重要手段。然而，在进行倾斜摄影时，由于航线和姿态等因素的影响，所拍摄的图像往往存在畸变现象，从而导致三维模型的几何精度下降。为了解决这个问题，需要对图像进行校正，使得所生成的三维模型达到更高的精度。倾斜摄影三维模型几何校正的基本技术方法包括畸变校正、立体模型构
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2024-01-25 16:36:51
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# Python图像的倾斜校正
图像的倾斜校正是计算机视觉和图像处理中的一个重要任务，尤其是在处理扫描文件、文档图像、或任何可能由于拍摄角度不正而导致图像偏斜的情况下。这一过程旨在从图像中检测出倾斜角度，然后对其进行校正，以便使图像内容处于正常的水平或垂直方位。这不仅可以提升图像的可读性，还可以为后续的处理步骤（如文字识别）打下基础。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python进行图像的倾斜校正
原创
2024-08-04 04:58:27
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解决方案六：采样倾斜key并分拆join操作 方案适用场景：两个RDD/Hive表进行join的时候，如果数据量都比较大，无法采用“解决方案五”，那么此时可以看一下两个RDD/Hive表中的key分布情况。如果出现数据倾斜，是因为其中某一个RDD/Hive表中的少数几个key的数据量过大，而另一个RDD/Hive表中的所有key都分布比较均匀，那么采用这个解决方案是比较合适的。 方案实现思路：对
前言今天要分享的内容是关于页面扭曲矫正的内容，为了让大家有一个相关的概念，下面先预览一下效果图页面扭曲矫正的原理 作者写这篇文章的目的也很有意思，因为 作者的妻子是一个老师，她的学生经常要发一些图片的作业给她，但是难免由于拍照技术和条件等各种原因，导致批改作业的难度提升，因此作者为了他的老婆，做出来了这一套方案。（爱的魔力）对于一些经典的文本矫正的思路（例如Leptonica dewarpi
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2023-12-08 12:42:05
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python-opencv双目图像矫正最近在搞双目视觉矫正，采用的是张征友标定法。主要步骤包括：获取相机1和相机2的标定图片，对标定图片进行预处理 （裁剪、分辨率匹配）、然后利用opencv的函数库对图像进行矫正 核心代码主要是参考这篇博文 ，关于张征友标定法的理论大家可以去看刚才上面那篇博文，讲的很详细 本人在原有的基础根据自己的需求进行了一些改动以及注释的补充，直接上代码：import num
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2023-08-30 11:01:20
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相机标定流程运行环境 该相机标定流程分为python版本与C++版本（需要与opencv进行环境配置）；标定对象 标定对象为存在畸变的普通免驱相机或其他有畸变相机；标定物品 该标定方法为张正友相机标定法，需要使用“棋盘”标定板（该标定板棋盘样式为12*9，该格式与程序参数有关）；流程简述 首先需要使用有畸变的相机拍摄完整的棋盘照片，可用照片数量建议15-25张；拍摄时建议棋盘出现在相机的不同位置，
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2024-04-16 14:54:59
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那什么是图像的矫正呢？举个例子就好明白了。随手拍了几张照片，因为拍照技术不咋地，照片都拍得歪歪扭扭的，比如下面这些照片：原始图对于图像矫正的问题，在图像处理领域还真得多，比如卡片的矫正、文本的矫正、车牌的矫正等等。这些都是因为拍摄者总不可能100%正确地拍摄好图片，这就要求我们通过后期的图像处理技术将图片还原好，才能进一步做后面的处理，比如数字分割啊数字识别啊，不然歪歪扭扭的文字数字，想识别出来估
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2024-07-31 18:15:49
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图像倾斜可以分为两种情况，一种是平面倾斜，这种情况下拍照设备与试卷平行，拍出来的图像只需要进行旋转即可完成矫正；另一种是Z轴倾斜，这种情况下拍照设备与试卷存在一定的角度，拍出来的图像要先进行透视变换，然后再进行旋转等操作才可以完成矫正。图像倾斜矫正关键在于根据图像特征自动检测出图像倾斜方向和倾斜角度。对于平面倾斜，先利用边缘（轮廓）检测算法算法找到图像的边界，然后利用 Radon变换法（基于投影的
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2023-09-22 13:17:56
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随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备己经在人们的生活中占据了越来越重要的地位。
通过采用图像处理技术，可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出，例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是，由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此，倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十
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2024-08-14 16:14:58
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基于OpenCV的倾斜文字校正使用OpenCV里example中的的倾斜文本作为输入，本文的目的即将该倾斜的文本校正成水平方向的文本。主要思路为：读取图像-——>Canny边缘检测——->形态学操作-——>提取最小外接矩形——->计算旋转矩阵-——>仿射变换校正文本图像原始图像：提取最小外接矩形区域校正后的图像—————————————————————————————
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2023-12-14 02:54:02
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前言 今天我们要做的就是从左图转换到右图，左图中证件照有轻微的倾斜。大体思路可以描述为Canny边缘检测-形态学闭操作-轮廓检测-Hough直线检测-确定四个角点-透视变换。一：图像预处理 图像预处理就是套路了，先读取原图再转灰度图，然后进行Canny边缘检测。为去除一些黑洞并达到强化边缘效果，还需进行形态学闭操作。 //【1】读取原图片以及投影模板
Mat
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2023-12-02 11:24:29
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利用霍夫变换，将in文件夹中倾斜的图像进行校正，并输出到out文件夹。注意 1、文件夹名不能有中文 2、in文件夹内不要有其他文件或文件夹 3、out文件夹需要为空 每一个文件的变换都会需要几秒种时间。#################
# 在指定目录下放置需要水平不正的图片文件，注意文件夹和文件名不能有中文
# 图像源文件在 文件夹\in 目录，输入为 文件夹\out 目录
# 注意：源文件夹里
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2023-07-27 00:37:31
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# 文本图像倾斜校正的实现
在图像处理领域，倾斜校正是一个非常常见的任务，尤其是在处理文档图像时。这项技术可以帮助我们更好地提取文字信息，进而进行后续的OCR（光学字符识别）处理。本文将为新手开发者详细介绍如何使用Python实现文本图像的倾斜校正。
## 整体流程
下表展示了实现文本图像倾斜校正的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-13 05:23:26
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对图像块应用仿射变换，我们将其称为图像扭曲（或者仿射扭曲）。该操作不仅经常应用在计算机图形学中，而且经常出现在计算机视觉算法中。一、仿射变换原理 仿射变换能够保持图像的“平直性”，包括旋转，缩放，平移，错切操作。对于三个点，仿射变换可以将一副图像进行扭曲，使得三对对应点对可以完美地匹配上。仿射变换具有6个自由度，有三个对应点对可以给出6个约束条件（对于这三个对应点对，x和y坐标必须都要匹配） 仿射
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2023-09-01 18:28:18
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0. 前言进行图片校正是将拍照倾斜的图片恢复水平状态，大致思路为：用canny算子检测出图像中的边缘轮廓线；用霍夫线变换检测出图像中的所有直线；筛选出接近水平方向上的直线，求出他们偏移角度的平均值；根据倾斜角旋转矫正；输出图片。这里设计到几个知识点：canny算子 edge = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSi
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2023-10-24 14:41:26
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最近在研究一些关于岩石薄片的图像处理工作。其中一个问题是拿到了不同偏光照射条件下（不必深究原理了）的相同目标的照片，发现不同的照片是无法精确叠合在一起的，需要进行配准才行。如图所示： 由于图片的位置并不是很一致，导致直接叠加（或计算）的时候是有很大误差的。如下面所示： 直接叠加后明显错位了 &n
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2023-11-09 11:20:54
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计算机视觉第七章 综合案例一、利用OpenCV实现图像校正1. 任务描述我们对图像中的目标进行分析和检测时，目标往往具有一定的倾斜角度，自然条件下拍摄的图像，完全平正是很少的。因此，需要将倾斜的目标“扶正”的过程就叫做图像矫正。该案例中使用的原始图像如下：2. 代码# 图像矫正示例
import cv2
import numpy as np
import math
im = cv2.imread
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2023-09-28 22:09:48
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