halcon图像仿射变换原则

博客围绕Halcon图像仿射变换原则展开,虽未给出具体内容,但可知聚焦于该领域关键技术,在图像处理中,仿射变换是重要操作,能实现图像的平移、旋转等变换。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

affine_trans_image (Image, ImageAffineTrans, HomMat2D , 'constant', 'false')

      Image----输入图像
      ImageAffineTrans-----仿射变换后图像
      HomMat2D------变换矩阵
      'constant'----插值方式
      'false'-----调节输出图像大小


note:

halcon中进行仿射变换思路:先定义仿射变换单位矩阵(or直接生成),
然后再向变换矩阵中添加需要变换的矩阵,多个组合矩阵可以先后添加
进去,当添加完所有变换矩阵后,在做仿射变换。(需要考虑先后添加顺序)


其中,HomMat2DIdentity=[1 0 0;0 1 0;0 0 1]是单位矩阵


hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)     得到单位矩阵



1.平移变换

  相关算子:
      hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)
      hom_mat2d_translate (HomMat2DIdentity, 64, 64, HomMat2DTranslate)
其中:
      HomMat2DIdentity--是单位矩阵;
      64----是行和列的平移量;
      HomMat2DTranslate---变换后的新矩阵。


2.比例缩放

 相关算子:

     hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)
     hom_mat2d_scale (HomMat2DIdentity, Sx, Sy, Px, Py, HomMat2DScale)
其中:
      HomMat2DIdentity--是单位矩阵;
      Sx,Sy-------------是缩放倍数;
      Px,Py------------表示基准点(此点固定不变)
      HomMat2DTranslate---变换后的新矩阵。

3.旋转变换

   相关算子:
     hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)
     hom_mat2d_rotate (HomMat2DIdentity, Phi, Px, Py, HomMat2DRotate)

其中:
      HomMat2DIdentity--是单位矩阵;
      Phi------  -------是旋转角度;
      Px,Py------------表示旋转基准点(旋转中心)
      HomMat2DTranslate---变换后的新矩阵。


 

### Halcon中多点仿射变换的使用方法 在Halcon中,多点仿射变换是一种用于图像几何变换的技术。它通过定义一组对应点(源点和目标点),计算出一个变换矩阵,并将其应用于图像或对象。以下是关于多点仿射变换的具体内容: #### 1. 多点仿射变换的基本原理 仿射变换是一种线性变换,能够保持平行性和比例关系[^1]。在Halcon中,可以通过`hom_vector_to_proj_hom_mat2d`算子来计算投影变换矩阵,而仿射变换是其特例。为了实现多点仿射变换,需要至少三个不共线的点对(源点和目标点)。这些点对用于计算变换矩阵,之后可以将该矩阵应用到图像上。 #### 2. 使用步骤 以下是多点仿射变换的主要步骤: - **定义点对**:首先确定源图像中的点坐标(`Px`, `Py`)和目标图像中的对应点坐标(`Qx`, `Qy`)。通常,这些点可以是图像中的特征点。 - **计算变换矩阵**:使用`hom_vector_to_proj_hom_mat2d`算子计算变换矩阵。对于仿射变换,只需提供三个点对即可[^3]。 - **应用变换矩阵**:通过`projective_trans_image`或`affine_trans_image`算子将变换矩阵应用到图像上。 #### 3. 示例代码 以下是一个使用Halcon进行多点仿射变换的示例代码: ```python # 定义源点和目标点 R1 := [130, 60, 225, 290] # 源点的行坐标 C1 := [102, 271, 95, 289] # 源点的列坐标 R2 := [62.6481, 62.6481, 289.685, 289.685] # 目标点的行坐标 C2 := [90.6901, 290.999, 90.6901, 290.999] # 目标点的列坐标 # 计算变换矩阵 hom_vector_to_proj_hom_mat2d(R1, C1, [1, 1, 1, 1], R2, C2, [1, 1, 1, 1], 'normalized_dlt', HomMat2D) # 应用变换矩阵到图像 projective_trans_image(Image, TransImage, HomMat2D, 'bilinear', 'false', 'false') ``` 上述代码中,`hom_vector_to_proj_hom_mat2d`算子用于计算变换矩阵,`projective_trans_image`算子用于将变换矩阵应用到图像上[^3]。 #### 4. 常见错误及解决方法 在使用多点仿射变换时,可能会遇到以下问题: - **点对不足**:仿射变换需要至少三个不共线的点对。如果提供的点对不足或共线,会导致计算失败[^1]。 - **坐标系差异**:注意`affine_trans_point_2d`和`affine_trans_pixel`使用的坐标系不同。前者基于标准图像坐标系,后者基于左上角为原点的像素坐标系[^4]。确保选择正确的算子以匹配应用场景。 #### 5. 注意事项 - 点对的选择应尽量均匀分布在整个图像上,以提高变换精度。 - 如果需要处理更大的变形,可能需要使用投影变换而非仿射变换[^2]。 ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值