图像仿射变换原理5：组合变换矩阵的OpenCV-Python实现

最新推荐文章于 2023-12-14 20:09:26 发布
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分类专栏： OpenCV-Python初学者疑难问题集 文章标签： python opencv 仿射变换 组合变换矩阵 编程语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LaoYuanPython/article/details/113879385
本文介绍了如何使用OpenCV-Python实现图像的仿射变换，包括绕任意点旋转和以任意直线为轴的错切变换。通过自定义构建变换矩阵和矩阵连乘函数，详细阐述了组合变换的实现过程，提供了具体代码示例和运行效果。
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音视频资料-图像仿射变换原理5：组合变换矩阵的OpenCV-Python实现.rar
09-16
本资料“音视频资料-图像仿射变换原理5：组合变换矩阵的OpenCV-Python实现”主要讲解了如何利用OpenCV和Python进行图像的仿射变换，并涉及组合变换矩阵的计算与应用。 首先，我们需要理解仿射变换的基本概念。在二...
音视频资料-图像仿射变换原理4：组合变换及对应变换矩阵.rar
09-16
通过理解这些基本原理，我们可以利用编程语言（如Python的OpenCV库）来实现图像的仿射变换。首先，需要创建一个表示所需变换的2x3矩阵，然后用这个矩阵调用相应的变换函数，如OpenCV的`cv2.warpAffine`函数，将变换...
opencv(python)------单应性变换矩阵以及图像插入(五)
m0_47405013的博客
05-30 876
单应性变换 OpenCV中提供了用于生成单应性变换矩阵的函数findHomography,其定义如下: retval, mask = findHomography(srcPoints, dstPoints, method=None, ransacReprojThreshold=None ,mask=None, maxIters=None, confidence=None) 参数说明如下： ●srcPoints: 输入图像平面上点的坐标。 ●dstPoints: 输出图像平面上点的坐标。 ●method:单
python矩阵变化_使用Python从3D中的六个点确定均匀仿射变换矩阵
weixin_39733948的博客
11-29 456
单独的六点不足以唯一地确定仿射变换。但是，根据您之前在问题中提出的问题(在删除之前不久)以及your comment，您似乎不仅仅在寻找仿射变换，而是在寻找同质仿射变换。This answer by robjohn提供了问题的解决方案。虽然它解决了许多问题的更普遍的问题，但6点的解决方案可以在答案的最底部找到。我将以更加程序员友好的格式将其转录：import numpy as npdef reco...
python-旋转平移(仿射变换矩阵)
qq_39311949的博客
02-16 3118
库transforms3d import transforms3d as tr transforms3d基本用法
图像的仿射变换原理及python实现
热门推荐
Lavi的专栏
09-21 3万+
1. 原理 1.1 原理 仿射变换（Affine Transformation 或Affine Map）是一种二维坐标（x, y）到二维坐标（u, v）的线性变换，其数学表达式形式如下： 对应的齐次坐标矩阵表示形式为： 仿射变换保持了二维图形的“平直性”（直线经仿射变换后依然为直线）和“平行性”（直线之间的相对位置关系保持不变，平行线经仿射变换后依然为平行线，且直线上点的位置顺序不会发生变化）...
Opencv 矩阵运算python API
Warms的博客
09-29 804
ndarray 的加法 与c++中Mat加法直接将123+150截断为255的方式不同，ndarray的处理方式是对大于255的数对255求余数再减1 import numpy as np src1 = np.array([[23, 123,90],[100, 250, 0]],np.uint8)#uint8 即 uchar src2 = np.array([[125, 150,60],[100,...
图像仿射变换原理：组合变换矩阵的OpenCV-Python实现
HackDyno的博客
09-12 156
通过定义原始图像上的关键点和目标图像上的关键点，我们可以获取变换矩阵，并将其应用到图像上。图像仿射变换是图像处理中常用的几何变换技术之一，可以广泛应用于图像校正、图像配准和图像增强等领域。通过组合变换矩阵，我们可以实现旋转、平移、缩放和剪切等操作，从而对图像进行形状的变换和调整。图像仿射变换是一种在二维平面上对图像进行几何变换的技术，常用于图像校正、图像配准和图像增强等应用中。最后，我们可以显示原始图像和仿射变换后的图像，以便进行比较。函数将变换矩阵应用到图像上，实现图像的仿射变换。接下来，我们可以使用。
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 6155
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。
opencv 图像的变换
qq_41803556的博客
08-18 692
opencv 图像的变换
python中用opencv 图像矩阵做一个简单运算
小白cpp
03-09 4122
新手学python大神勿喷      刚接触python 以及其版本下的opencv库，发现与c++相去甚远。      没找到mat，，所以借助py的list创建一个与图片大小相同的矩阵，借助astype（）函数改变其数据类型，然后与cv打开的图片矩阵进行运算，然后查看结果import cv2import numpy as npmatrix=[[50 for i in range(650)] f...
python如何转换图形_python详细图像仿射变换讲解
weixin_39628551的博客
12-08 722
仿射变换简介什么是放射变换图像上的仿射变换, 其实就是图片中的一个像素点，通过某种变换，移动到另外一个地方。从数学上来讲， 就是一个向量空间进行一次线形变换并加上平移向量， 从而变换到另外一个向量空间的过程。向量空间m : m=(x,y)向量空间n : n=(x′,y′)向量空间从m到n的变换 n=A∗m+b整理得到:将A跟b 组合在一起就组成了仿射矩阵 M。 它的维度是2∗3使用不同的矩阵M，就...
18.opencv 图像变换
wzfafabga的博客
05-25 606
1.基本变换——缩放 import cv2 import numpy as np dog = cv2.imread('./dog.jpeg') cat = cv2.imread('./cat.jpeg') print(dog.shape) print(cat.shape) new_cat = cv2.resize(cat, (499, 360)) print(new_cat.shape) cv2.imshow('img', np.hstack((dog, new_cat))) cv2.wait
OpenCV图像的八种变换
qq_43707174的博客
01-05 1675
图像的八种变换1. 图像放大、缩小1.1 放大1.2 缩小2. 图像平移2.1 向右下平移2.1 向左上平移3. 图像旋转4. 图像仿射变换5. 图像裁剪6. 位运算（AND,OR,XOR）6.1AND(与运算)6.2 OR(或运算)7. 图像的分离和融合7.1 分离7.2 融合8. 颜色空间8.1 灰度8.2 HSV(色度、饱和度、纯度)8.1 lab 1. 图像放大、缩小 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np img
OpenCV-Python图像处理：透视变换概念、矩阵及实现案例详解
老猿Python
02-26 1万+
本节详细介绍了透视变换的概念、变换矩阵、作用以及OpenCV-Python相关的处理函数getPerspectiveTransform 和warpPerspective的语法及参数含义，并分析了输入图像和输出图像四对点确认透视变换矩阵的原理。最后提供了一个案例，来演示透视变换的代码实现及效果。本文的有些内容如四对点确认透视变换矩阵，在其他公开资料也有所提及，但老猿结合齐次坐标和矩阵运算将其细化了，应该是网上公开资料首次全面介绍。相关内容有助于理解透视变换的概念和OpenCV-Python透视变换的应用方式。
图像变换：OpenCV-Python实现组合矩阵
qq_39605374的博客
06-08 242
至此，我们已经成功实现了图像仿射变换中的组合变换矩阵，并使用 OpenCV-Python 库对图片进行了变换处理。本文将介绍如何使用 OpenCV-Python 库实现图像仿射变换中的组合变换矩阵，包括平移、旋转和缩放。函数得到，该函数需要指定旋转中心、旋转角度和缩放比例。类型的数组表示，其中前两个元素分别表示水平和垂直方向的缩放比例。类型的数组表示，其中前两个元素表示水平和垂直方向的平移距离。最后，我们将变换后的图片显示出来，供用户查看。，该函数可以实现各种组合矩阵的图像变换。接下来，我们定义一个函数。
opencv-python学习【5】几何变换
m0_63462829的博客
09-05 1111
几何变换、缩放、旋转、重映射等
【Python图像处理篇】opencv中的仿射变换和透视变换
最新发布
ZZQ_UESTC的博客
12-14 8421
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-opencv学习笔记（九）：图像的仿射变换与应用实例
submarineas的博客
04-05 4709
引言 本篇是在实验楼所做实验，因为感觉整个过程做得十分通畅，另外脉络比较清晰，加上了点自己的理解，整理成学习笔记。 图像平移 图像平移的数学推导 简单来说，图像的本质可以看做一个三维矩阵，第一维为长度，第二维是宽度，第三维是通道数(RGB)，如果一张图在 python 中是一个变量 image，那么其长宽即 width， height = image.shape[:2]。 图像的平移就是在 xy 平面内对图像进行移动，所以该操作有两个自由度。其表达式为： [x′y′]=[1001]×[xy]+[b0b1]
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