图像仿射变换详解及Python实现

最新推荐文章于 2024-11-26 17:33:10 发布
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本文深入探讨图像仿射变换，包括平移、缩放、旋转和错切。通过Python代码示例，解释如何定义和应用变换矩阵，实现图像的各种仿射变换效果。

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图像仿射变换是一种常用的图像处理技术，通过线性变换和平移操作，可以对图像进行平移、缩放、旋转和错切等操作。在本文中，我们将详细解释图像仿射变换的原理，并提供使用Python实现的示例代码。

首先，我们需要导入所需的库：

import cv2
import numpy as np

接下来，我们加载一张图像并显示它：

image = cv2.imread('input.jpg')
cv2.imshow('Original Image', image
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图像仿射变换原理3：仿射变换类型及变换矩阵详解
老猿Python
02-16 6038
本文介绍了仿射变换的类型及其关系以及仿射变换矩阵，基本的仿射变换包括平移、旋转、缩放和错切，镜像可以看做特殊的缩放。实际中一般图像的仿射变换就是平移、旋转、缩放和错切的叠加组合，每叠加一个处理，就进行一次仿射变换矩阵和齐次坐标的乘法，再进行一次处理则再乘一次对应变换的矩阵。
图像仿射变换原理: 仿射变换类型及变换矩阵详解 Python
Meta_C的博客
09-10 364
综上所述，仿射变换是一种常用的图像处理技术，用于对图像进行平移、旋转、缩放和倾斜等几何变换操作。通过Python中的OpenCV库，可以方便地实现图像的仿射变换，并根据具体需求调整变换矩阵来实现不同类型的变换。然后，定义一个2x3的变换矩阵M，其中前两列表示平移向量，最后一列为空。图像处理中的仿射变换是一种常见的技术，用于对图像进行平移、旋转、缩放和倾斜等几何变换操作。通过修改变换矩阵M的参数，可以实现不同类型的仿射变换，如旋转、缩放和倾斜等。其中，tx和ty分别表示在x和y方向上的平移量。
第六章 - 图像变换 - 图像拉伸、收缩、扭曲、旋转[1] - 仿射变换(cvWarpAffine)
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拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。仿射变换通常用单应性建模，利用cvWarpAffine解决密集映射，用cvTransform解决稀疏映射。仿射变换可以将矩形转换成平行四边形，它可以将矩形的边压扁但必须保持边是平行的，也可以将矩形旋转或者按比例变化。透视变换提供了更大的灵活性，一个透视变换可以将矩阵转变成梯形。当然，平行四边形也是
Python数组仿射变换
微小冷的学习笔记
04-14 1297
前面提到的平移、旋转以及缩放，都可以通过一个变换矩阵来实现，这种通过矩阵实现的变换，被统称为仿射变换.
【Python图像处理篇】opencv中的仿射变换和透视变换
ZZQ_UESTC的博客
12-14 7853
opencv提供了两个变换函数，cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective，使用这两个函数可以实现所有类型的变换。
【 Python高级编程】什么是图像仿射变换
小火龙的博客
06-17 999
仿射变换是图像处理中的一种基本变换，能够实现图像的平移、旋转、缩放和剪切等操作。通过理解仿射变换的数学基础和在 OpenCV 中的实现方法，可以灵活地对图像进行各种几何变换。
图像仿射变换 图像平移 python实现
12-22
写文章不易，如果您觉得此文对您有所帮助，请帮忙点赞、评论、收藏，感谢您！ 一. 仿射变换介绍：         请参考：图解图像仿射变换：https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12518393.html 二. 仿射变换 公式： 仿射变换过程，(x,y)表示原图像中的坐标，(x’,y’)表示目标图像的坐标 ↑ 三. 仿射变换——图像平移 算法： 仿射变换—图像平移算法，其中tx为在横轴上移动的距离，ty为在纵轴上移动的距离 ↑ 四. python实现仿射变换——图像平移 import cv2 import numpy as np # 图像仿射变换->图
OpenCV-Python图像处理：仿射变换详解及案例.rar
09-16
本资料包“OpenCV-Python图像处理：仿射变换详解及案例.rar”聚焦于OpenCV库中的一种重要变换——仿射变换。通过Python语言，我们可以轻松地应用这种变换来对图像进行各种操作，如旋转、缩放、剪切等。 仿射变换是...
详解Python计算机视觉 图像扭曲（仿射扭曲）
01-20
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...
Pytorch中的仿射变换
一米八三
07-12 1053
仿射变换操作
python3 图片仿射变换
05-17
图片仿射变换示例。
OpenCV-Python图像处理：仿射变换深入解析及应用实例
PixelShadeZ的博客
08-09 486
在图像处理中，仿射变换是一种重要的技术，它可以通过对图像进行旋转、缩放、平移等操作，来实现对图像的形变和变换。2）cv2.warpAffine(src, M, dst, flags=INTER_LINEAR)，该函数用于对原始图像进行仿射变换，并输出变换后的图像。1）cv2.getAffineTransform(src, dst)，该函数用于获取从原始图像到目标图像的仿射变换矩阵M。（4）利用cv2.warpPerspective函数对原始图像进行透视变换，并输出变换后的图像。（1）读取原始图像。
仿射变换（Affine transformation）与python实践
12-30 1万+
仿射变换，又称仿射映射，是指在几何张，一个向量空间（vector space）进行一次线性变换（linear transformation）并拼上一个平移（Translation ），其矩阵表达形式（matrix formal）为： y⃗ m×1=Am×nx⃗ n×1+b⃗ m×1\vec{y}_{m\times 1}=A_{m\times n}\vec{x}_{n\times 1}+\vec{b
传统CV算法——仿射变换原理及应用
swpucwf的博客
09-03 5730
可以理解一下常规的翻转和平移。“线性变换”+“平移” 空间变换中的仿射变换对应着五种变换，平移，缩放，旋转，翻转，错切。而这五种变化由原图像转变到变换图像的过程，可以用仿射变换矩阵进行描述。而这个变换过程可以用一个3*3的矩阵与原图进行相乘得到。 仿射变换（Affine Transformation）其实是另外两种简单变换的叠加：一个是线性变换，一个是平移变换 共线性：若几个点变换前在一条线上，则仿射变换后仍然在一条线上 共线比例不变性：变换前一条线上两条线段的比例，在变换后比例不变 平行性：若两条线变换.
Python+Opencv4点仿射变换
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目录一、场景需求解读二、算法原理简介三、算法实现步骤四、算法代码实现五、算法效果展示与分析六、思维拓展参考资料注意事项 一、场景需求解读   在处理现实生活中的图像处理问题时，我们经常会遇到一种情况-即我们将要处理的目标的位置是斜的，我们需要使用仿射变换进行矫正。当你做了很多现实场景中的案例之后，你就会发现这是一个非常通用的模块，因而本篇博客针对这个问题进行了详细的论述，具体的案例如下图所示，左边...
[Python从零到壹] 三十九.图像处理基础篇之图像几何变换（镜像仿射透视）
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欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍。上一篇文章介绍图像几何变换，包括图像平移、图像缩放和图像旋转。这篇文章将继续讲解图像几何变换，包括图像镜像、图像仿射和图像透视。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵。
python图像平移_仿射变换——图像平移 原理讲解及python实现
weixin_35851374的博客
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写文章不易，如果您觉得此文对您有所帮助，请帮忙点赞、评论、收藏，感谢您！一. 仿射变换介绍：二. 仿射变换 公式：仿射变换过程，(x,y)表示原图像中的坐标，(x',y')表示目标图像的坐标 ↑三. 仿射变换——图像平移 算法：仿射变换—图像平移算法，其中tx为在横轴上移动的距离，ty为在纵轴上移动的距离 ↑四. python实现仿射变换——图像平移import cv2import numpy a...
Python实现仿射变换
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【代码】Python实现仿射变换。
图像的仿射变换
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这个函数接受原始图像、计算得到的仿射变换矩阵和目标图像的大小作为输入，然后根据变换矩阵对原始图像进行变换，生成目标图像。1、选择三个点：在原始图像中选择三个点 (x1, y1)，(x2, y2)，(x3, y3)，并分别确定它们在目标图像中的对应点 (x1’, y1’)，(x2’, y2’)，(x3’, y3’)。1、选择三个点：在进行仿射变换之前，我们需要选择原始图像中的三个点和目标图像中对应的三个点。其中，(x, y)是原始图像中的像素位置，(x’, y’)是目标图像中的像素位置。
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