图像处理:仿射变换/透视变换

本文详细介绍了仿射变换的概念,包括从矩阵和图像角度的解释,以及与透视变换的区别。通过非共线三点可以确定一个仿射变换,而透视变换则需要四点来确定。在OpenCV中,提供了相应的函数来实现这两种变换。文章还讨论了在图像预处理中的应用,如人脸识别中的face alignment,并给出了图像旋转的示例。

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1,什么是仿射变换

1.1 从矩阵角度来解释仿射变换: 简单来说,“仿射变换”就是:“线性变换”+“平移”。

以下内容摘抄自上文:

1 线性变换

线性变换从几何直观有三个要点:

  • 变换前是直线的,变换后依然是直线
  • 直线比例保持不变
  • 变换前是原点的,变换后依然是原点

2 仿射变换
仿射变换从几何直观只有两个要点:

  • 变换前是之直线的,变换后依然是直线
  • 直线比例保持不变

少了原点保持不变这一条。

用矩阵运算来表示:
在这里插入图片描述

1.2 从图像角度解释仿射变换:图像的仿射变换

“图像的几何变换主要分为三类:刚性变换、仿射变换和透视变换,如下图:”

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