几何学图像变换与图像配准

本文介绍了图像处理中的几何学图像变换,包括平移、旋转、缩放和错切,提供了相应的Opencv代码示例。同时,文章探讨了图像配准的概念,用于图像对齐,常见于医学影像和遥感图像领域。

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图像处理是计算机视觉中的重要领域,它涉及对数字图像进行各种操作和变换。在图像处理中,几何学图像变换和图像配准是常见的技术,用于对图像进行放缩、旋转、平移和对齐等操作。本文将介绍几何学图像变换和图像配准的基本概念,并提供相应的源代码示例。

  1. 几何学图像变换
    几何学图像变换是指通过对图像进行平移、旋转、缩放和错切等操作,改变图像的形状和位置。下面是几种常见的几何学图像变换操作及其对应的代码示例:

1.1 平移(Translation)
平移是指将图像沿着x轴和y轴方向进行移动。平移操作可以通过改变图像的坐标来实现。下面是一个简单的平移操作的代码示例:

import cv2
import numpy as np

def translate(image, shift_x, shift_y
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