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    使用scipy处理图片——旋转任意角度

    在《使用numpy处理图片——90度旋转》中,我们使用numpy提供的方法,可以将矩阵旋转90度。而如果我们需要旋转任意角度,则需要自己撸很多代码。...需要注意的是,旋转导致原始的图片会“撑开”修改后的图片大小。当然我们也可以通过参数设置,让图片大小不变,但是会让部分图片显示不出来。...PIL.Image as Image import scipy.ndimage as ndimage data = np.array(Image.open('the_starry_night.jpg')) 左旋转...30度,且重新调整图片大小 left30 = ndimage.rotate(data, 30) Image.fromarray(left30).save('left30.png') 右旋转30度,且重新调整图片大小...right30 = ndimage.rotate(data, -30) Image.fromarray(right30).save('right30.png') 左旋转135度,保持图片大小不变 注意我们给

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    OpenCV这么简单为啥不学——1.6、图像旋转与翻转(rotate函数、imutils环境安装、imutils任意角度旋转)

    OpenCV这么简单为啥不学——1.6、图像旋转与翻转(rotate函数、imutils环境安装、imutils任意角度旋转) ---- 目录 OpenCV这么简单为啥不学——1.6、图像旋转与翻转...(rotate函数、imutils环境安装、imutils任意角度旋转) 前言 图像旋转与翻转 图像旋转 rotate函数语法 rotate函数参数说明 实例代码 imutils环境安装 逆时针旋转33...---- 图像旋转与翻转 图像旋转 rotate函数语法 rotate(src, rotateCode, dst=None) rotate函数参数说明 src:输入图像 rotateCode:...翻转角度,3种选择,90度,180度,270度 dst:输出图像 实例代码 import cv2 img = cv2.imread('800_600.jpg') img = cv2.resize...,我们很多时候都会需要这个功能,为了方便查询都放在这个文章中了,后续有其它旋转的方法我也都放进来,查询起来方便、快捷、高效。

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    旋转角度目标检测的重要性!!!(附源论文下载)

    在许多基于深度学习的方法中,往往需要大量标记样本来训练目标检测器模型,使用轴平行标记框可以大大提高标记效率,快速获取大量标记样本。 此外,水平边界框涉及的参数较少,简化了检测模型的训练过程。...上述三个问题可以通过使用带有角度信息的旋转检测框有效解决,如上图所示。首先,旋转检测可以精确定位图像中的物体,并且边界框几乎不包含背景区域,从而减少背景对物体分类的影响。...现有的基于回归的旋转检测器会导致边界不连续的问题。 在今天的分享中,研究者提出了一种基于角度分类的遥感图像目标检测方法,该方法使用带有角度信息的旋转检测边界框来检测对象。...然后,使用长边定义方法来表示旋转检测框,并在框回归任务中使用二进制编码标记技术将角度回归问题转化为角度分类问题。下面详细描述该方法中的一些重要结构。...其中,x和y为旋转坐标系的中心坐标,θ为旋转坐标系与x轴的锐角,逆时针方向指定为负角,因此角度范围为[−90° , 0); 旋转框的宽度w为旋转框所在的边角,旋转框的高度h为另一边。

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