Opencv中的坐标变换

最新推荐文章于 2025-06-13 00:24:32 发布
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第一次写博客

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h, w, c = img.shape()

ResizeImg = cv2.resize(img, (w, h))

 

dim = [h, w]

dim = (batch, channal, h, w)

OpenCV极坐标转换：极变换实例与编程
2301_79326857的博客
09-06 455
OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，它提供了丰富的函数和工具，可以用于进行极坐标变换。在本篇文章中，我们将介绍极坐标变换的概念，并提供一个实例代码来演示如何使用OpenCV进行极坐标变换。极坐标变换是将图像从笛卡尔坐标系转换为极坐标系的过程。这里的第一个参数是输入图像，第二个参数是变换的中心坐标，第三个参数是变换的最大半径，第四个参数是插值方法和填充方式的组合。通过运行上述代码，您将能够看到原始图像和经过极坐标变换后的极坐标图像。该函数接受输入图像和一个极坐标变换类型参数，并返回转换后的极坐标图像。
Opencv 坐标系系转换
Bamboo265925的博客
09-28 484
焦距设置为其他值也可以，这里只是借用求转换矩阵的功能，原理可进一步讨论。
opencv改变y坐标_关于opencv：从图像点计算x，y坐标(3D)
weixin_39861255的博客
12-21 701
我的任务是在3D坐标系中定位对象。由于我必须获得几乎准确的X和Y坐标，因此我决定跟踪一个具有已知Z坐标的颜色标记，该颜色标记将放置在移动对象的顶部，例如此图中的橙色球：首先，我已经完成了相机校准以获取固有参数，然后使用cv :: solvePnP来获取旋转和平移矢量，如以下代码所示：std::vector imagePoints;std::vector objectPoints;//img poi...
opencv改变y坐标_基础学习笔记之opencv(23)：OpenCV坐标体系的初步认识
weixin_39565390的博客
12-21 169
前言相信很多朋友在使用OpenCV的时候会遇到一个小问题，且有时候对这样的小问题没有引起足够的重视，或者通过表面想当然的去编程，所以调试代码时出现一些莫名其妙的问题，最后发现问题时时间已经过去了一大把。最近我在调试一个项目时就遇到过这种情况，即Mat::at(x,y)和Mat::at(Point(x, y))的区别，我在项目中把这2种看成效果一样的，结果这个问题调试时纠结了2天(因为该工程有关Op...
OpenCV——图像的几何变化
吴声子夜歌的博客
06-13 1224
透视变换是利用投影成像的原理将物体重新投射到另一个成像平面，透视变换的转换矩阵也与仿射变换的矩阵不同，是一个3*3的矩阵。在OpenCV中实现透视变换也分两步，第一步通过getPerspectiveTransform()函数来计算透视变化矩阵（3*3），第二步通过warpPerspective()函数实现透视变换。在OpenCV中实现仿射变换需要两步，第一步通过getAffineTransform()函数来计算仿射变换矩阵（矩阵大小为2*3），第二步通过warpAffine()函数实现仿射变换。
使用OpenCV透视变换技术实现坐标变换实践
肖永威的专栏
01-17 4900
在局部空间（无GPS定位）视频监控过程中，把视频识别到物体位置，使用OpenCV透视变换技术，和坐标变换投射到空间平面坐标系中，获取物体在局部空间的平面坐标。
三维坐标系之间的转换
weixin_39354845的博客
03-17 1743
坐标系之间的转换
opencv相机坐标到图像坐标的转换
Cretheego的博客
04-03 3319
需要注意的是，cv2.projectPoints()函数的第一个参数是三维坐标点的数组，每行表示一个点的坐标；函数的返回值包括转换后的二维坐标点和每个点的向量长度，可以通过下划线接收。相机坐标到图像坐标的转换通常需要使用相机内参矩阵和外参矩阵。在OpenCV中，可以通过cv2.projectPoints()函数实现相机坐标到图像坐标的转换。以上代码中，读取了一张图像和相机参数，使用cv2.projectPoints()函数进行相机坐标到图像坐标的转换，最后在图像上绘制了转换后的点并显示出来。
Python在OpenCV里实现极坐标变换功能
09-18
本文详细介绍了在Python编程中使用OpenCV库实现极坐标变换功能的方法。极坐标变换是一种将直角坐标系中的数据点转换为极坐标系中的点的数学处理方式。直角坐标系（笛卡尔坐标系）是我们日常生活中最常用的坐标系统，...
OpenCV几何图像变换（11）极坐标转换函数warpPolar()的使用
jndingxin的专栏
08-26 1662
warpPolar函数用于将图像从笛卡尔坐标系转换到极坐标系或从极坐标系转换回笛卡尔坐标系。这种变换对于进行圆形图像处理非常有用，例如检测圆环状特征或进行图像的径向滤波。
C# OpenCvSharp 环形文字处理 直角坐标与极坐标转换.rar
11-09
在本项目中，我们主要探讨的是如何在C#环境下利用OpenCvSharp库进行环形文字处理以及直角坐标与极坐标的转换。OpenCvSharp是一个强大的计算机视觉库，它为C#开发者提供了OpenCV的功能接口，使得图像处理变得更加方便...
opencv读图的坐标系转换问题
deeplearningbo的博客
03-01 2643
首先要明确opencv坐标系和numpy表示是不同的坐标系。 对于一张图片在opencv坐标系中，左上角是原点，如果想确定图片中的像素点，可以用坐标来表示位置，如（4,3）表示距离原点宽度为4，高度为3的位置。具体还可参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/lz0499/article/details/80978433 Python中使用Numpy 数组代表的图像时，表示的是一个...
计算机视觉中的坐标系之间的转换原理，以及OpenCV坐标原点的确定
suswulongyuan的博客
05-25 9924
作为一个正在做计算机视觉项目的体育学在读硕士，面对完全不熟悉的领域，跟看天书没什么两样。这个时候关于计算机和工科的一些概念能帮助我很好地了解进入这个领域。所以我写的博客都是以理解概念为主，希望对大家有所帮助。 在计算机视觉中，坐标系的转换尤为重要，但也是非常难弄懂的一个概念，什么物体（模型）坐标系、世界坐标系、照相机坐标系、标准化设备坐标系等等，非常复杂。 其中模型坐标系是每个模型在制作时特有的，...
OpenCV-坐标转换
Elag的专栏
05-23 5292
在目标检测中，图像标注一般是4个顶点坐标或者是bbox的中心坐标、宽高和旋转角度，在特定的处理函数中会用到不同的标注方法，这时就需要对坐标进行转换，具体方法如下 # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ impo...
python opencv 找到图像的中心点坐标_26、opencv图像坐标变换
weixin_39830313的博客
11-27 2876
迄今为止所看到的仿射和透视变换实际上是一个更一般过程的具体实例。这两种转换都具有相同的基本行为：它们从源图像中的一个位置获取像素，并将它们映射到目标图像中的另一个位置。事实上，还有其他有用的操作具有相同的结构。下面看看OpenCV如何实现映射转换。1、从笛卡尔转换为极坐标cv :: cartToPolar()： 要从笛卡尔坐标映射到极坐标，使用函数cv :: cartToPolar()：cv::c...
opencv-python的像素索引记得要交换X,Y坐标！（小问题）
lustyoung的博客
12-11 1918
import cv2 as cv import numpy as np rectangle = np.zeros((280,300),dtype="uint8") cv.rectangle(rectangle,(90,120),(220,170),100,-1) cv.imshow('rectangle',rectangle) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindo...
Opencv学习手册（三）---图像坐标变换
Hi_Panda
11-09 5300
/************************************************************** // // 功 能：使用OpenCV函数实现图像的旋转（平移和缩放） // ***************************************************************/ #include using namespace cv;
opencv viz3d 中的坐标系
十年磨一剑
11-28 1407
左是x 下是y 里是z 满足右手定则
两个坐标系之间变换矩阵的实现
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12-04 9万+
主要分析从局部坐标系变换到全局坐标系下的坐标转换公式。首先对全局坐标系进行描述，如图1，o-xyz即全局坐标系，O’-X’Y’Z’即在o-xyz坐标系中定义的局部坐标系，两个坐标系之间的关系如下：这个O’-X’Y’Z’的Z’轴会经过o-xyz坐标系的坐标原点，Y’轴会经过o-xyz坐标系的z轴，X’轴与Y’轴和Z’轴垂直构成右手坐标系。           设O’点在xoy平面的投影为O’’，连
opencv视觉坐标转换
最新发布
07-22
在OpenCV中，视觉坐标转换通常涉及从图像坐标到世界坐标的映射。这个过程依赖于相机标定的结果，包括相机的内参矩阵（如焦距、主点等）和外参矩阵（旋转和平移向量），以及可能存在的畸变系数。以下是几种常见的视觉坐标转换方法及其应用场景： ### 图像坐标到世界坐标的映射 图像坐标到世界坐标的转换通常需要使用相机的内参和外参信息。在已知相机参数的情况下，可以通过反向投影将图像坐标转换为世界坐标。具体步骤如下： 1. **获取相机参数**：通过相机标定获取相机的内参矩阵 $ K $、畸变系数 $ D $、以及外参（旋转矩阵 $ R $ 和平移向量 $ t $）。 2. **反向投影**：利用这些参数将图像坐标转换为相机坐标，然后再转换为世界坐标。 在OpenCV中，可以使用 `cv2.undistortPoints` 函数来去除图像坐标的畸变，然后使用 `cv2.triangulatePoints` 或者结合 `cv2.solvePnP` 来计算世界坐标。 ```python import cv2 import numpy as np # 假设已经获取了相机内参和畸变系数 K = np.array([[1000, 0, 500], [0, 1000, 500], [0, 0, 1]], dtype=np.float32) D = np.array([0.0, 0.0, 0.0, 0.0], dtype=np.float32) # 图像坐标点 point_2d = np.array([[500, 500]], dtype=np.float32) # 去除畸变 point_2d_undistorted = cv2.undistortPoints(point_2d, K, D, P=K) # 假设已知外参 R 和 t R = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]], dtype=np.float32) t = np.array([0, 0, 0], dtype=np.float32) # 构造投影矩阵 P = np.hstack((R, t.reshape(3, 1))) projection_matrix = K @ P # 反向投影到世界坐标 point_3d_homogeneous = cv2.convertPointsToHomogeneous(point_2d_undistorted) point_3d_world = cv2.perspectiveTransform(point_3d_homogeneous, np.linalg.inv(projection_matrix)) print("世界坐标：", point_3d_world) ``` ### 相机标定与坐标转换 相机标定是实现图像坐标到世界坐标转换的关键步骤。通过标定可以获取相机的内参矩阵和畸变系数。通常使用棋盘格进行标定，并通过 `cv2.calibrateCamera` 函数计算标定参数[^2]。 ### 极坐标转换 在某些特殊应用中，如处理圆形图像或钟表图像，可以使用极坐标转换。OpenCV 提供了 `warpPolar` 函数来实现从笛卡尔坐标系到极坐标系的转换，这对于圆形特征的检测和处理非常有用[^4]。 ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('circle_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 定义转换参数 center = (img.shape[1] // 2, img.shape[0] // 2) # 中心点 max_radius = min(img.shape) // 2 # 最大半径 dsize = (360, max_radius) # 目标图像大小 # 极坐标转换 polar_img = cv2.warpPolar(img, dsize, center, max_radius, cv2.WARP_POLAR_LINEAR) # 显示结果 cv2.imshow('Polar Image', polar_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` ### 应用场景 - **机器人导航**：在机器人视觉中，图像坐标到世界坐标的转换用于定位和路径规划。 - **三维重建**：通过多视角图像重建物体的三维模型。 - **增强现实**：将虚拟对象正确地叠加到现实世界的图像上。 - **工业检测**：在工业自动化中，用于精确测量和缺陷检测。 ### 总结 OpenCV 提供了多种工具来实现视觉坐标转换，从图像坐标到世界坐标的映射需要依赖相机标定的结果。通过 `cv2.undistortPoints` 和 `cv2.perspectiveTransform` 等函数可以实现这一转换。此外，极坐标转换在特定应用场景中也非常有用，能够简化图像处理任务。 ---
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