OpenCV 中的图像仿射变换

最新推荐文章于 2025-11-28 15:37:34 发布
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本文介绍了OpenCV中的warpAffine函数，用于执行图像的仿射变换，包括平移、旋转、缩放和剪切。详细解析了函数参数，并提供了一个平移操作的源代码示例，展示了如何通过调整仿射变换矩阵实现不同图像变换效果。

图像处理中的仿射变换是一种常见的操作，它可以对图像进行平移、旋转、缩放和剪切等变换操作。OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数和算法。其中，warpAffine 函数是 OpenCV 中用于进行仿射变换的函数之一。本文将详细介绍 warpAffine 函数的使用方法，并附带相应的源代码示例。

warpAffine 函数的语法如下：

cv::warpAffine(src, dst, M, dsize, flags = cv::INTER_LINEAR, borderMode = cv
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基于OpenCV的C++仿射变换与图像畸变校正实现
10-29
内容概要：本文通过实际编码实现了一种利用 OpenCV 在 C++ 中进行图像的仿射变换和畸变校正的方法。首先读入待处理的图片，对其进行灰度化和二值化预处理，随后使用形态学操作提取特征轮廓。接着计算这些特征区域的...
Python 在OpenCV里实现仿射变换—坐标变换效果
09-18
在OpenCV中，仿射变换是一种常用的图像变换技术，它能够保持图像的直线性，但允许缩放、旋转和平移。本篇文章将详细探讨如何使用Python和OpenCV实现仿射变换，特别是坐标变换的效果。 首先，了解仿射变换的基本概念...
OpenCV 中的仿射变换
2301_77444219的博客
06-20 895
在计算机视觉和图像处理中，仿射变换是一种重要的几何变换方法。它可以通过线性变换和平移来改变图像的形状和位置，广泛应用于图像校正、对象识别以及增强现实等领域。本文将深入探讨如何在 OpenCV 中使用仿射变换，以及一些实际的应用场景。
opencv-图像仿射变换
Yf18005429102的博客
08-03 559
如下图，对图中点1,2,3与图二中三个点一一映射，仍然形成三角形，但形状已经发生改变，通过这两组三点求出仿射变换矩阵，然后将其应用到图像中所有点就完成了图像的仿射变换。仿射变换设计图像位置角度的变化，是深度学习预处理中常用的功能。仿射变换就是对图像的平移缩放旋转翻转操作的组合。
老侃教你学机器学习 OpenCV图像的仿射变换
2201_75957476的博客
04-24 1955
想象我们手上有一张矩形纸片，如果你固定纸片的一边，并沿着另一边施加一个平行于该边的力，这张纸片就会变形为一个平行四边形。假设要把图像的宽高分别缩放为0.5和0.8，那么对应的缩放因子sx=0.5，sy=0.8。剪切操作可以改变图形的形状，以便其在某个方向上倾斜，它将对象的形状改变为斜边平行四边形，而。相较于图像旋转中只能等比例的缩放，图像缩放更加灵活，可以在指定方向上进行缩放。在OpenCV中，图片的镜像旋转是以图像的中心为原点进行镜像翻转的。sx和sy分别表示在x轴和y轴方向上的缩放因子。
OpenCV图像仿射变换
jndingxin的专栏
10-09 1169
OpenCV图像仿射变换 OpenCV图像的旋转是通过图像的仿射变换来实现的，实现图像的旋转，分为三个步骤： 第一步：确定旋转角度和旋转中心。 第二步：确定旋转矩阵。通过getRotationMatrix2D函数计算出。 第三步：通过仿射变换实现旋转。通过warpAffine函数实现。 一、getRotationMatrix2D函数 原型 CV_EXPORTS_W Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale); 功能
OpenCV基础入门-图像预处理-图像仿射变换
LU_MING_DENG的博客
07-31 829
摘要：仿射变换是一种保持直线性、平行性和比例关系的二维线性变换，包括旋转、平移、缩放和剪切等操作。其数学原理通过3×3变换矩阵实现，OpenCV提供cv2.warpAffine()函数进行实现，配合cv2.getRotationMatrix2D()或自定义矩阵完成各类变换。该技术在图像处理中具有重要作用，能灵活调整图像并标准化输入，理解其原理有助于参数调试和问题解决。建议从基础变换入手，逐步掌握组合变换技巧。（150字）
【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 8438
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。
Java OpenCV(图像仿射变换和透视变换)
qq_52580376的博客
07-30 1827
java opencv 仿射变换和透视变换
OpenCV仿射变换
weixin_74923758的博客
08-18 1882
图像的仿射变换涉及到图像的形状位置角度的变化，是深度学习预处理中常用到的功能，仿射变换主要是对图像的缩放，旋转，翻转和平移等操作的组合。仿射变换：一个任意的仿射变换都能表示为 乘以一个矩阵 (线性变换) 接着再 加上一个向量 (平移).图像的仿射变换，如下图所示，图1中的点1, 2 和 3 与图二中三个点一一映射, 仍然形成三角形, 但形状已经大大改变，通过这样两组三点（感兴趣点）求出仿射变换， 接下来我们就能把仿射变换应用到图像中所有的点中，就完成了图像的仿射变换。一张图好理解；仿射图像R。
【OpenCV】-仿射变换
qq_44859533的博客
08-04 6358
仿射变换（Affine Map)又称仿射映射，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间的过程。保持二维图形之间的相对位置保持不变，平行线依然是平行线，且直线上的点的位置顺序不变。如上，点1、2、3（在Image 1中形成一个三角形）与Image 2中的三个点是一一映射的关系，且它们仍然形成三角形，但形状已经和之前的不一样的，可以通过这样的两组三点求出仿射变换，然后把这种变换应用到图像中去。第五个参数：插值方法的标识符。第三个参数：2 x 3的变换矩阵，求得的仿射变换。.
opencv中的仿射变换
m0_62064241的博客
08-21 1232
opencv中的仿射变换
YOLO 训练车牌定位模型 + OpenCV C++ 部署完整步骤
西部秋虫的博客
11-25 708
本文详细介绍了使用YOLOv8训练车牌定位模型并通过OpenCV C++部署的完整流程。主要内容包括：1）数据集准备与标注，使用LabelImg工具生成YOLO格式数据；2）YOLOv8模型训练，重点参数配置和模型优化；3）模型转换为ONNX格式以适应OpenCV DNN模块；4）C++部署实现，包括VS环境配置、预处理、推理和后处理代码详解。整个过程从数据采集到最终部署，提供了关键参数设置和常见问题解决方案，实现高效准确的车牌检测系统。
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qq_32335393的博客
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本文介绍了使用C#和Python通过OpenCV实现物体识别的技术流程。主要包括：1）模型训练方法（Train）用于学习特征模式；2）预测方法（Predict）用于新数据识别；3）模型保存功能（Write）。同时列举了OpenCV提供的多种预训练模型，包括车牌、人脸、身体部位等识别模型（如haarcascade_frontalface_default.xml等），这些基础模型可直接用于特定物体的检测任务。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
11-25 1118
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
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人工智能领域博客
11-28 866
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
信息检索13
2301_80828873的博客
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最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
m0_46882548的博客
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参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1029
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
OpenCV图像仿射变换深入解析及旋转应用
### 基于OpenCV图像仿射变换 #### 知识点概览 1. OpenCV简介 2. 图像仿射变换基础 3. OpenCV中的仿射变换函数 4. 旋转操作原理 5. 仿射变换在图像处理中的应用 6. 代码实现：main.cpp解读 7. 仿射变换的文档说明：...
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