Opencv中的坐标变换

最新推荐文章于 2025-02-19 15:47:28 发布
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分类专栏： OpenCV
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第一次写博客

# 写博客

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
09-06 434
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
09-28 444
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
12-21 697
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
12-21 161
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...
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 4860
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。
opencv建立图片坐标系位置
m0_51910535的博客
04-13 4057
opencv图像建立坐标系，shape函数的返回值
opencv坐标变换（附源码）
doorwin的专栏
02-19 703
实现可视化的图片坐标到真实坐标的转换
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 1628
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 图像旋转 任一点坐标转换 裁剪图像
12-10
根据txt中记录的角度旋转图像并用黑色像素补齐，通过txt中记录的斜矩形框四个点的坐标求出新坐标，对图像进行裁剪
opencv绘制点与坐标系
08-10
将一组点用opencv绘制并连线，绘制相应的坐标系与刻度
OpenCV图像几何变换终极指南：从原理到实战深度剖析(六)
weixin_69882801的博客
02-17 611
在传统笛卡尔坐标系中，平移变换无法用单一的矩阵乘法表示。OpenCV使用左上角为原点的坐标系，与传统数学坐标系Y轴方向相反。：统一处理各种变换，便于计算机进行矩阵运算和变换组合。
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 2863
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...
python cv2摄像头校准，坐标系转换
shadowsland的专栏
10-24 3761
代码 先上代码链接： 链接: https://pan.baidu.com/s/1vk1hYcOHdfadU-XwJQQS6g 提取码: cn2h 功能说明 摄像头校准：内参，外参获取，测试校准点 图片视频畸变还原 2D像素坐标坐标转3D世界坐标 3D世界坐标转2D像素坐标 流程分析 使用相机拍摄或直接使用现有的内参和外参图片 张友正标定法获取内参参数 获取外参标记点的世界坐标和像素坐标 使用PNP算法获取相机畸变系数 根据得到的参数做还原和坐标系转换 代码使用tkinter写成了一个小工具，有兴趣的
Opencv给Mat加坐标轴
weixin_42156097的博客
03-10 2476
需求描述 最近在编写一个工具，其中有一个子功能，需要给cv::Mat格式的图片加上坐标轴 有一个格式为cv::Mat image的图片，这个image有可能是图片，也有可能是一些二维的点画在了image上。假设他们有坐标的话，怎么画出一个带坐标轴的图 opencv官网其实提供了一个添加坐标轴的类，Plot2d，我看了一下效果不太满意，以后有机会再分析一下。 代码 更倾向于自己写一个好用的。好用的，...
OpenCV图像旋转、缩放、翻转、仿射变换的坐标变换计算
Q先森的博客
03-29 4730
文章目录前言一、旋转+缩放+翻转二、仿射变换 前言 在工业领域进行目标检测的时候，可能会需要先对图像进行旋转校正、多幅图像拼接等操作。这就需要我们将检测到的目标坐标映射到处理后的图像上。下面说几种OpenCV下常用的坐标变换计算，旋转、缩放、翻转和仿射变换，完全同步对应OpenCV的图像处理操作。 一、旋转+缩放+翻转 代码展示的是主要逻辑，稍微改一改就可以用到项目里去。m_img是原图，m_src_corners是你需要转换的原图中的坐标集合。 Mat image = m_img; cv::Poi
CV学习笔记-相机模型（欧式变换及仿射变换）
Moresweet 猫甜
11-16 5711
相机模型 1.相机模型原理 1. 相机成像 相机成像是一个小孔成像模型，将现实生活中的三维空间物体映射到二维的成像平面上，进而生成二维的图像。 相机模型中的坐标系： 世界坐标系Pw(Xw, Yw, Zw)： 对应真实客观三维世界的坐标系，也称为客观坐标系，表征物体在真实世界中的位置坐标。世界坐标系是随着物体的大小和位置变化的，单位一般是长度单位。 摄像机坐标系PO(x, y, z)： 对应以相机的光心为原点的坐标系，其以平行于图像的x和y方向为x轴y轴，z轴与光轴平行，单位也为长度单位。 图像物理坐
CV坐标系与计算机图形学坐标系的转换
fb_help的专栏
09-28 967
CV坐标系与计算机图形学坐标系的转换 CV与CG领域由于实际应用上的不同，他们的物方到像方的转换方式也有不同，例如，CV与CG领域都使用P矩阵实现物方到像方的映射，然而两者的P矩阵是不能通用的，但它们都遵循坐标系转换的规律，只是其中存在许多需要注意的问题。 CV的P矩阵 cv中的 P = K[R|t] t = -RC K是内参矩阵f,0,x0,0,f,y0,0,0,1 C是相机在世界系下的坐标 R是物方到像方的旋转矩阵 物方到像方的映射： x = P*X x[0]/=x[2] x[1]/=x[2] 只要弄清
opencv图像坐标转换
最新发布
04-02
### OpenCV 中的图像坐标系转换方法 在计算机视觉领域，尤其是涉及 OpenCV 的应用时，理解并掌握不同坐标系间的转换是非常重要的。以下是关于如何在 OpenCV 中实现图像坐标系转换的具体方法。 #### 坐标系基础概念 为了更好地理解图像坐标系的转换过程，首先需要明确几个基本的概念： - **世界坐标系 (World Coordinate System)**：通常用于描述物体的真实位置。 - **相机坐标系 (Camera Coordinate System)**：表示相对于相机的位置和方向。 - **图像坐标系 (Image Coordinate System)**：通过投影变换得到的结果，单位通常是米或毫米。 - **像素坐标系 (Pixel Coordinate System)**：最终显示在屏幕上的离散化坐标体系[^4]。 这些不同的坐标系之间存在一定的数学关系，可以通过矩阵运算来完成相互之间的映射。 #### 使用 `cv2.getPerspectiveTransform` 进行透视变换 当涉及到平面内的几何形状变形或者矫正倾斜图片等问题时，可以利用 `cv2.getPerspectiveTransform()` 来计算源点到目标点的透视变换矩阵，并进一步调用 `cv2.warpPerspective()` 应用该变换。 ```python import cv2 import numpy as np # 定义输入四个角点以及期望输出对应的四边形顶点 src_points = np.float32([[0, 0], [100, 0], [100, 100], [0, 100]]) dst_points = np.float32([[10, 10], [90, 10], [80, 90], [20, 90]]) # 获取透视变换矩阵 M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points) # 对原始图像执行变换操作 image = cv2.imread('input_image.jpg') result = cv2.warpPerspective(image, M, (100, 100)) ``` 上述代码片段展示了如何定义两组对应的关键点集合 src_points 和 dst_points ，并通过它们构建一个仿射变换模型[^1]。 #### 利用 `solvePnP` 实现三维空间定位 对于更复杂的场景比如增强现实(AR)，可能还需要考虑实际物理环境中的深度信息，则可借助于 PnP(Point-to-Plane)算法求解姿态参数： ```python objectPoints = np.array([ [[0],[0],[0]], [[1],[0],[0]], ... ]) imgPoints = ... ret, rvec, tvec = cv2.solvePnP(objectPoints, imgPoints, cameraMatrix, distCoeffs) rotation_matrix, _ = cv2.Rodrigues(rvec) translation_vector = tvec.reshape((3,)) print("Rotation Matrix:\n", rotation_matrix) print("Translation Vector:", translation_vector) ``` 这里我们假设已经获取到了一系列匹配好的特征点对 objectPoints 和 imgPoints 。接着就可以调用 solvePnP 得到旋转向量 rvec 和平移向量 tvec 表达形式下的外参估计值[^2]。 #### 总结 综上所述，在 OpenCV 当中存在着多种途径来进行有效的图像坐标系转化处理工作。无论是简单的二维平面调整还是深入探索立体视觉技术都离不开扎实的基础理论支撑与灵活多变的实际编程技巧相结合的过程。
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