Python 在OpenCV里实现仿射变换—坐标变换效果

背景故事:我需要对一张图片做一些处理,是在图像像素级别上的数值处理,以此来反映图片中特定区域的图像特征,网上查了很多,大多关于opencv的应用教程帖子基本是停留在打开图片,提取像素重新写入图片啊之类的基本操作,我是要取图片中的特定区域再提取它的像素值,作为一个初学者开始接触opencv简直一脸懵,慢慢摸索着知道了opencv的一些函数是可以实现的像SetImageROI()函数设置ROI区域,即感兴趣区域,就很好用啊,总之最后是实现了自己想要的功能.现在看个程序确实是有点挫,也有好多多余的没必

当我们打开一个图片编辑软件时,基本上都会提供几个操作:平移.缩放和旋转.特别目前在手机里拍照时,由于位置传感器的失灵,也许是软件的BUG,有一次我就遇到苹果手机不管怎么样竖放,或横放,它拍摄的照片就竖不起来,后来只有关机重启才解决.这样拍摄出来的照片,如果要改变方向,只能使用编辑功能了,进行旋转.因此,几何变换的功能,在现实生活里的需求必不可少. 为了理解这个几何的问题,可以来回忆一下初中的课本内容: 从这里可以看到平移的基本性质,有了这些概念之后,就要进入解释几何,平移的表达,比如往x轴移动1

本文实例为大家分享了python openCV获取人脸部分并存储的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #-*- coding:utf-8 -*- import cv2 import os import time import base64 import numpy as np save_path = 'E:\\opencv\\2018-04-24OpenCv\\RAR\\savetest' faceCascade = cv2.CascadeClassifier( './haarcascade_f

1.用于简单的对象检测.跟踪 2.简单前背景分割 #encoding:utf-8 #黄色检测 import numpy as np import argparse import cv2 image = cv2.imread('huang.png') color = [ ([0, 70, 70], [100, 255, 255])#黄色范围~这个是我自己试验的范围,可根据实际情况自行调整~注意:数值按[b,g,r]排布 ] #如果color中定义了几种颜色区间,都可以分割出来 for (lower

前面学习了仿射变换,是经常使用到的变换,也很容易理解.在日常生活中,经常会遇到下面这种的情况: 仔细地观察比亚迪秦这台汽车的车牌,发现它拍照的角度不是垂直的方向,而是有一个角度,当要进行车牌识别的时候,发现字符是变形的,与电脑里比较的图片肯定有区别,因此识别不出来.这时怎么办呢?就需要经过一个投影变换才可以把车牌号纠正过来,才能进入识别过程. 好吧,到这里认识到投影变换的感性认识了,那么你又会继续考虑下一个问题,在软件里怎么样计算呢,难道还是使用仿射变换的矩阵.从这里看一下,前面闽A比较大,后面

在前面实现了平移和缩放,还有一种常用的坐标变换,那就是旋转.比如拍摄的照片上传到电脑里,再打开时发现人的头在下面脚在上,这样肯定看不了,那么就需要把这个照片旋转180度才可以接受.由于旋转变换,都是绕着点进行运动的,首先要找到轴的位置,默认是原点(0,0),如果要指定点进行,那么要采用前面的平移操作,即是把图片移到这一点上,然后进行旋转,再把它平移回来,这样才可以完成.所以在这个操作过程里,就要多个矩阵进行操作了,先要进行平移矩阵相乘,再与旋转矩阵相乘,最后与反向平移矩阵相乘.旋转的操作都是使用

方法一:使用轮廓 步骤1 """src为原图""" ROI = np.zeros(src.shape, np.uint8) #感兴趣区域ROI proimage = src.copy() #复制原图 """提取轮廓""" proimage=cv2.cvtColor(proimage,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换成灰度图 proimage=cv2.adaptiveThre

前面介绍怎么样实现平移的功能,接着下来演示缩放功能.比如在一个文档里插入一个图片,发现这个图片占用太大的面积了,要把它缩小,才放得下,与文字的比例才合适.这样的需求,就需要使用仿射变换的缩放功能,而实现这个功能的方法,就是采用齐次坐标的变换功式: 可看到最后一条公式,就是缩放公式,要实现二维图像的缩放,需要构造前面那个缩放矩阵,因此在OpenCV也是构造一个2X3的矩阵.不过,在缩放变换里,要考虑另外一个问题,比如图片放大之后,原来两点像素的距离变大了,在中间留下了空间,那么中间空白的像素点怎么

在现实的图像操作软件中,经常碰到的不是给出放大多少倍,而是由用户在软件的界面上选择多大的区域,或者选择几个点,那么这样情况下,怎么样来计算出变换矩阵呢?从前面知道变换矩阵是2X3的矩阵,说明有六个未知数,又有中学的代数知识知道要解决六个未知数,那么方程组至少要联立三条方程,要准备三条方程的先决条件,就是要有三组坐标.因此,只要在用户选择的区域里找到三个不同点的坐标,就可以计算出变换矩阵.如果给出三组坐标[0, 0], [200, 0], [0, 200],通过变换之后新坐标是[0, 0], [1

在中学里学习过直角坐标系,也叫做笛卡尔坐标系,它是正交坐标系,不过也学习过极坐标系,这种坐标系比较适合大炮发射的场合.极坐标系的定义如下: 在 平面内取一个定点O, 叫极点,引一条射线Ox,叫做极轴,再选定一个长度单位和角度的正方向(通常取逆时针方向).对于平面内任何一点M,用ρ表示线段OM的长度,θ表示从Ox到OM的角度,ρ叫做点M的极径,θ叫做点M的极角,有序数对 (ρ,θ)就叫点M的极坐标,这样建立的坐标系叫做极坐标系. 极坐标很方便应用到雷达上面,因为雷达不断地转动,反射回来的波计算出距

主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑,包括四个算法:均值滤波.方框滤波.高斯滤波和中值滤波. 给图像增加噪声: import cv2 import numpy as np def test10(): img = cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) rows, cols, chn = img.shape # 加噪声 for i in range(5000): x = np.random.randint(0, rows)