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opencv图像的几何变换

仿射变换cv2.warpAffine() 非关键字参数有src, M, dsize，分别表示源图像，变换矩阵，变换后的图像的长宽这里说一下放射变换的变换矩阵位移变换矩阵为：旋转变换矩阵：...M_shift = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]]) img_shift = cv2.warpAffine(img, M_shift, (cols, rows)) #...2.rotate M_rotate = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 90, 1) img_rotate = cv2.warpAffine(img...:\n', M_shift print 'rotate:\n', M_rotate print 'affine:\n', M_affine print 'perspective:\n', M_perspective...),plt.title('shift') plt.subplot(234),plt.imshow(img_rotate),plt.title('rotate') plt.subplot(235),plt.imshow

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Python-OpenCV(6)

就是原始的点坐标(x,y)，经过转换以后，新的坐标是(x',y') 所以，实质上几何变换就是点的变换，对应到矩阵就是仿射变换举个例子：把图像向右移动两个像素，其实就是将原始的像素的位置，比如(x...,y)，变为(x+2,y+2)，这样就是图像整体向右移动了两个像素下面，以2x2的矩阵来说明问题平移变换 ?...M_shift = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]]) img_shift = cv2.warpAffine(img, M_shift, (cols, rows...)) # 2.rotate M_rotate = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 90, 1) img_rotate = cv2.warpAffine...), plt.title('shift') plt.subplot(234), plt.imshow(img_rotate), plt.title('rotate') plt.subplot(235),

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OpenCV与仿射变换

OpenCV与仿射变换拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。 ? 由图可以看出，仿射变换是透视变换的子集。...2.warpAffine函数对图像做仿射变换 src：输入图像. dst：输出图像. map_matrix：2×3 变换矩阵 flags：插值方法和以下开关选项的组合 ?...; /// 加载源图像 src = imread( argv[1], 1 ); /// 设置目标图像的大小和类型与源图像一致 warp_dst = Mat::zeros( src.rows...warpAffine( src, warp_dst, warp_mat, warp_dst.size() ); /** 对图像扭曲后再旋转 */ /// 计算绕图像中点顺时针旋转...warpAffine( warp_dst, warp_rotate_dst, rot_mat, warp_dst.size() ); /// 显示结果 namedWindow( source_window

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图像旋转：getRotationMatrix2D详解--无损失旋转图片

[image.png] V1点和原点连线与水平线夹角a，V2点和原点连线与水平线夹角b=a+\theta。...2. warpAffine操作 2.1 获取M矩阵得到变换矩阵M，对图像每个点进行M变换就可以得到旋转后的图像，这一步可以通过opencv的warpAffine得到。...但是通过以上操作，旋转后大图像会丢失信息，如下图所示： [200] 2.2 扩大画布画布大小不变的情况下，会有一部分图像超出，显示不全，所以我们需要将画布扩大为：新的高由图片中两段蓝色线组合 new...最后附上使用opencv进行图像旋转并且不丢失信息到完整代码： def opencv_rotate(img, angle): h, w = img.shape[:2] center =...= cv2.warpAffine(img, M, (new_W, new_H), borderValue=(0, 0, 0)) return rotate

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python——opencv入门（一）

1、 OpenCV的结构和Python一样，当前的OpenCV也有两个大版本，OpenCV2和OpenCV3。相比OpenCV2，OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性。...imgproc：图像处理模块，包含和图像相关的基础功能（滤波，梯度，改变大小等），以及一些衍生的高级功能（图像分割，直方图，形态分析和边缘/直线提取等）。...OpenCV中H的取值是[0, 180)，其他两个通道的取值都是[0, 256)，下面例子接着上面例子代码，通过HSV空间对图像进行调整： import cv2 img=cv2.imread('mushroom.jpg...（4）仿射变换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到的功能，在此简单回顾一下。仿射变换具体到图像中的应用，主要是对图像的缩放，旋转，剪切，翻转和平移的组合。...cv2.warpAffine(img,M_rotate,(400,600)) cv2.imshow("im_rotate",im_rotate) # 旋转+缩放+旋转组合，可以通过SVD分解理解 M=

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经验 | OpenCV图像旋转的原理与技巧

图像旋转基本原理旋转涉及到两个问题，一个是图像旋转之后的大小会发生改变，会产生背景，通过背景填充方式都是填充黑色，此外旋转还是产生像素的位置迁移，新的位置像素需要通过插值计算获得，常见的插值方式有最近邻...第三列是图像旋转之后中心位置平移量。函数支持 OpenCV中支持图像旋转的函数有两个，一个是直接支持旋转的函数，但是它支持的是90，180，270这样的特殊角度旋转。...： ROTATE_180, ROTATE_90_CLOCKWISE ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE 函数warpAffine支持任意角度的旋转，通过定义M矩阵实现 void cv...::warpAffine( InputArray src, // 输入图像 OutputArray dst, // 输出图像 InputArray...(src, M, (w, h)) cv.imshow("rotate-center-demo", dst) ?

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OpenCV实现仿射变换

warpAffine( src, warp_dst, warp_mat, warp_dst.size() ); /** 对图像扭曲后再旋转 */ /// 计算绕图像中点顺时针旋转...(0); return 0; } 说明¶ 定义一些需要用到的变量, 比如需要用来储存中间和目标图像的Mat和两个需要用来定义仿射变换的二维点数组....warpAffine( src, warp_dst, warp_mat, warp_dst.size() ); 函数有以下参数: src: 输入源图像 warp_dst: 输出图像...旋转: 想要旋转一幅图像, 你需要两个参数: 旋转图像所要围绕的中心旋转的角度....warpAffine( warp_dst, warp_rotate_dst, rot_mat, warp_dst.size() ); 最后我们把仿射变换和旋转的结果绘制在窗体中，源图像也绘制出来以作参照

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python opencv numpy旋转图片

参考链接： Python中的numpy.rot90 python旋转图片背景在图像处理中，有的时候会有对图片进行角度旋转的处理，尤其是在计算机视觉中对于图像扩充，旋转角度扩充图片是一种常见的处理...原始图像： opencv函数旋转中常用的函数有以下几个函数 cv2.transpose: 对图像矩阵进行转置处理 img = cv2.imread(origin_img_path) img_transpose...第三个为旋转后的缩放因子 # 可以通过设置旋转中心，缩放因子以及窗口大小来防止旋转后超出边界的问题 M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),45,0.6) cv2.warpAffine...: 对图像进行仿射变换，一般进行平移或者旋转操作 img = cv2.imread(origin_img_path) cv2.warpAffine(img, M,(lengh,lengh),borderValue...image, M, (nW, nH),borderValue=(255,255,255)) # borderValue 缺省，默认是黑色（0, 0 , 0） # return cv2.warpAffine

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计算机视觉：6.2~6.5 图像的基本变换与仿射变换

图像的基本变换与仿射变换 6.2 图像的翻转和旋转图像的翻转 flip(src, flipCode) flipCode=0：上下翻转； flipCode>0：左右翻转； flipCoderotate(src, rotateCode) ROTATE_90_CLOCKWISE：90度顺时针 ROTATE_180：180度 ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE：90度逆时针.../dog.jpg') new_dog1 = cv2.rotate(dog, rotateCode=cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE) new_dog2 = cv2.rotate(dog,...rotateCode=cv2.ROTATE_180) new_dog3 = cv2.rotate(dog, rotateCode=cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE) cv2...仿射变换是图像旋转，缩放，平移的总称。具体的做法是通过一个矩阵和原图片坐标进行计算，得到新的坐标，完成变换，其关键在于变换矩阵。

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Task02 几何变换

而对于旋转和偏移，一般是以图像中心为原点，那么这就涉及坐标系转换了。我们都知道，图像坐标的原点在图像左上角，水平向右为 X 轴，垂直向下为 Y 轴。...Image 因此，对于旋转和偏移，就需要3步（3次变换）：将输入原图图像坐标转换为笛卡尔坐标系；进行旋转计算。旋转矩阵前面已经给出了；将旋转后的图像的笛卡尔坐标转回图像坐标。...图像坐标系与笛卡尔坐标系转换关系：先看下图： ? Image 在图像中我们的坐标系通常是AB和AC方向的,原点为A，而笛卡尔直角坐标系是DE和DF方向的，原点为D。...令图像表示为M×N的矩阵，对于点A而言，两坐标系中的坐标分别是(0，0)和(-N/2,M/2)，则图像某像素点(x',y')转换为笛卡尔坐标（x,y）转换关系为，x为列，y为行： ?...：cv2.ROTATE_180,cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE rota = cv.rotate(img, cv.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE) #

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图像仿射

[:2]#图像的高度和宽度 rows,cols,ch=img.shape#图像的行和列 x=100#向右平移100个像素 y=200#向下平移200个像素 p1=np.float32([[0,0],[cols...cv2.warpAffine(img,M,(width,height))#图像仿射 rotate=cv2.warpAffine(img,N,(width,height))#图像仿射 dst=cv2.warpAffine...(img,P,(cols,rows))#图像仿射 cv2.imshow("original",img) cv2.imshow("move",move) cv2.imshow("rotation",rotate...仿射变换保持图像平直性和平行性。平直性是图像经过仿射变换后，直线仍然是直线。平行性是图像经过仿射变换后，平行线仍然是平行线。...dst代表输出图像的三个点坐标 dst=cv2.warpAffine(src, M, dsize[, flags[, borderMode[, borderValue]]]) src表示输入图像

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【OpenCV入门】手把手教你图片预处理

图像平移我们使用OpenCV提供的仿射变换函数cv.warpAffine()沿x和y轴移动图像。 Step1. 调用一个函数cv.warpAffine()。 Step2....将img（需要变换的图像）、transMAT（平移矩阵）和Dimensions（维度）代入仿射变换函数cv.warpAffine()，输入x和y以确定平移多少。...在OpenCV中旋转图像，可以将任何点用作旋转的中心，同样使用cv.warpAffine()函数以及和上面相同的参数。...但是旋转矩阵与图像平移是不同的。 Step1. 创建一个旋转函数，定义图像img、旋转角度angle和旋转点rotPoint。 Step2....cv.flip(img,flipcode)翻转模式有三种：0为垂直翻转，1为水平翻转，-1 为两个方向同时翻转。

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【OpenCV】Chapter3.图像的仿射变换

/img/img.jpg") # 读取彩色图像(BGR) height, width = img.shape[:2] # 图片的高度和宽度 theta1, theta2 = 30, 45 # 顺时针旋转角度.../img/img.jpg") # 读取彩色图像(BGR) imgR90 = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE) imgR180 = cv2.rotate.../img/img.jpg") # 读取彩色图像(BGR) height, width = img.shape[:2] # 图片的高度和宽度 imgZoom1 = cv2.resize(img, (.../img/img.jpg") # 读取彩色图像(BGR) height, width = img.shape[:2] # 图片的高度和宽度 MAS = np.float32([[1, 0.2, 0.../img/img.jpg") # 读取彩色图像(BGR) h, w = img.shape[:2] # 图片的高度和宽度 pointSrc = np.float32([[0, 0], [w - 1

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OpenCV新手入门，如何用它平移缩放和旋转图片

图像平移我们使用OpenCV提供的仿射变换函数cv.warpAffine()沿x和y轴移动图像。 Step1. 调用一个函数cv.warpAffine()。 Step2....将img（需要变换的图像）、transMAT（平移矩阵）和Dimensions（维度）代入仿射变换函数cv.warpAffine()，输入x和y以确定平移多少。...在OpenCV中旋转图像，可以将任何点用作旋转的中心，同样使用cv.warpAffine()函数以及和上面相同的参数。...但是旋转矩阵与图像平移是不同的。 Step1. 创建一个旋转函数，定义图像img、旋转角度angle和旋转点rotPoint。 Step2....cv.flip(img,flipcode)翻转模式有三种：0为垂直翻转，1为水平翻转，-1 为两个方向同时翻转。

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图像保真旋转

import numpy as np from math import * img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png') img[:,:,0]=255 def rotate...(image,angle): height, width,channels=image.shape #变换后新图像的大小是原图像旋转后的轮廓外接矩形，注意这个外接矩形的长和高也是水平和竖直的...matRotation[1,2]+=(heightNew-height)/2 imgRotation=None if channels==1: imgRotation=cv2.warpAffine...img,matRotation,(widthNew,heightNew),borderValue=(255)) elif channels==3: imgRotation=cv2.warpAffine...(img,matRotation,(widthNew,heightNew),borderValue=(255,255,255)) return imgRotation imgNew=rotate

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【目标检测】数据增强：DOTA数据集

平移图像本质也是利用仿射矩阵 # 平移图像 def shift_pic_bboxes(img, inputtxt, outputiamge, outputtxt): w = img.shape...= cv.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0])) cv.imwrite(outputiamge, shift_img) # -...) 裁剪图像这里的裁剪图像指的是裁剪目标周围的背景，从外面向内收缩，直到碰到第一个对象框停止 # 裁剪图像 def crop_img_bboxes(img, inputtxt, outputiamge...= cv.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0])) cv.imwrite(outputiamge, shift_img) # -...ContrastAlgorithm(img, input_txt, outputiamge, outputtxt) # 图像旋转 rotate_img_bbox

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常用数据增广方法，解决数据单一问题

Datawhale干货寄语：本文将对传统图像算法的数据增广方式进行学习，以最常用的平移和旋转为例，帮助大家梳理几何变换的概念和应用，并对其在OpenCV的框架下进行了实现。...可以看到，旋转三十度后，输出图像两个红色的点被映射到同一个坐标，而没有点被映射到绿色问号处，这就造成了间隙和重叠，导致出现蜂窝状空洞。 2....那么，图像坐标系与笛卡尔坐标系转换关系是什么呢？先看下图： ? 在图像中我们的坐标系通常是AB和AC方向的,原点为A，而笛卡尔直角坐标系是DE和DF方向的，原点为D。...和getRotationMatrix2D这两个：使用OpenCV函数warpAffine 来实现一些简单的重映射....// 应用仿射变换 warpAffine(src, dst, rotate_matrix, Size(rotated_width, rotated_height), INTER_LINEAR, 0,

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image——Data Augmentation的代码

def random_rotate_image(image): angle = np.random.uniform(low=-10.0, high=10.0) return misc.imrotate...getRotationMatrix2D(center=(image.shape[1]/2, image.shape[0]/2), angle=angle, scale=0.7) # image = cv2.warpAffine...(image, RotateMatrix, (w,h), borderValue=(129,137,130)) #image = cv2.warpAffine(image, RotateMatrix..., (w,h),borderValue=(129,137,130)) image = cv2.warpAffine(image, RotateMatrix, (w,h),borderMode...np.hstack([H1, H2]) # H = np.float32([[1,0,408],[0,1,431]]) print (H) image = cv2.warpAffine

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OpenCV实现图像动画效果

imgproc.hpp> #include #include using namespace std; using namespace cv; Mat Img_Rotate...{ angle=i*frame_angle; Mat M = getRotationMatrix2D(_center, angle, 1); warpAffine...} } else { Mat M = getRotationMatrix2D(_center, angle, 1); warpAffine...(float) (img.rows/2)); float radian = (float) (theta/180.0 * CV_PI); // Mat _img = Img_Rotate...(img, center, theta); Mat _img = Img_Rotate(img,scale, center, theta,frame,time,process);

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OpenCV图像处理（二）

，输出图像的每个像素点是原图像上对应像素点与周围像素点的加权和高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程 blur = cv.GaussianBlur(gray, (5,5...函数cvAdaptiveThreshold的确可以将灰度图像二值化，但它的主要功能应该是边缘提取，并且参数param1主要是用来控制边缘的类型和粗细的 adaptive_thresh = cv.adaptiveThreshold...('Translated', translated) 4.2 旋转 def rotate(img, angle, rotPoint=None): (height,width) = img.shape...(img, rotMat, dimensions) rotated = rotate(img, -45) cv.imshow('Rotated', rotated) 4.3 缩放，放大 resized...Soble算子的功能集合了高斯平滑和微分求导，又被称为一阶微分算子，求导算子，在水平和垂直两个方向上求导，得到的是图像在X方法与Y方向梯度图像。

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