opencv实现图像平移

本文实例为大家分享了opencv实现图像平移的具体代码，供大家参考，具体内容如下

图像平移指的是沿水平方向或垂直方向进行图像的移动。

平移变换公式：

对于原始图像而言，正变换矩阵：

对于目标图像而言，逆变换矩阵：

代码：

#include<opencv2/imgproc.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include<opencv2/core.hpp>
#include<iostream>
#include<stdlib.h>
using namespace std;
using namespace cv;
 
Mat imgTranslation1(Mat& src, int xOffset, int yOffset);
Mat imgTranslation2(Mat& src, int xOffset, int yOffset);
int main()
{
    Mat src = imread("C:\\Users\\H\\Desktop\\niao.bmp");
    if (src.empty())
    {
        cout << "请检查图像是否存在..." << endl;
        return -1;
    }
    pyrDown(src, src);
    cout << "原图尺寸\trows：" << src.rows << "\tcols: " << src.cols << endl;
 
    int xOffset = 50, yOffset = 80;
    
    Mat dst1 = imgTranslation1(src, xOffset, yOffset);
    imshow("dst1", dst1);
    cout << "平移不改变尺寸\trows: " << dst1.rows << "\tcols: " << dst1.cols << endl;
    
    Mat dst2 = imgTranslation2(src, xOffset, yOffset);
    imshow("dst2", dst2);
    cout << "平移改变尺寸\trows: " << dst2.rows << "\tcols: " << dst2.cols << endl;
    waitKey(0);
    system("pause");
    return 0;
}
 
图像的平移 ,大小不变
Mat imgTranslation1(Mat& src, int xOffset, int yOffset)
{
    int nrows = src.rows;
    int ncols = src.cols;
    Mat dst(src.size(), src.type());
    for (int i = 0; i < nrows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < ncols; j++)
        {
            映射变换
            int x = j - xOffset;
            int y = i - yOffset;
            边界判断
            if (x >= 0 && y >= 0 && x < ncols && y < nrows)
            {
                dst.at<Vec3b>(i, j) = src.ptr<Vec3b>(y)[x];
            }
        }
    }
    return dst;
}
//图像平移大小改变
Mat imgTranslation2(Mat& src, int xOffset, int yOffset)
{
    int nrows = src.rows + abs(yOffset);
    int ncols = src.cols + abs(xOffset);
    Mat dst(nrows, ncols, src.type());
    for (int i = 0; i < nrows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < ncols; j++)
        {
            int x = j - xOffset;
            int y = i - yOffset;
            if (x >= 0 && y >= 0 && x < ncols && y < nrows)
            {
                dst.at<Vec3b>(i, j) = src.ptr<Vec3b>(y)[x];
            }
        }
    }
    return dst;
}

结果展示：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 超详细注释之OpenCV操作图像平移转换

    超详细注释之OpenCV操作图像平移转换

    这篇博客将介绍如何使用Python,OpenCV对图像进行平移转换.平移是图像沿x轴和y轴的移动.使用平移,可以将图像上下左右移动,以及上述任意组合.要使用OpenCV平移图像,只需3步: 从磁盘加载图像 定义仿射变换矩阵 应用cv2.warpAffine仿射函数来执行平移 1. 效果图 用了颖宝明兰的新娘图片来演示效果~,喜欢这张图的原因,是这里有一首经典的催妆诗, <催妆诗> 金车欲上怯东风,排云见月醉酒空. 独自仙姿羞半吐,冰瓷露白借微红. 原图如下: 向右向下平移图 VS 向上向左平移

  • opencvs实现图像平移效果

    opencvs实现图像平移效果

    本文实例为大家分享了opencvs实现图像平移效果的具体代码,供大家参考,具体内容如下 图像平移: 按照指定方向和距离,移动到相应位置 格式:cv.warpAffine(img,M,dsize) 参数: 实现代码: import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt # 中文显示配置 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcPar

  • opencv实现图像平移效果

    opencv实现图像平移效果

    本文实例为大家分享了opencv实现图像平移效果的具体代码,供大家参考,具体内容如下 图像平移: 按照指定方向和距离,移动到相应位置 格式:cv.warpAffine(img,M,dsize) 参数: 实现代码: import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt # 中文显示配置 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcPara

  • opencv实现图像平移

    opencv实现图像平移

    本文实例为大家分享了opencv实现图像平移的具体代码,供大家参考,具体内容如下 图像平移指的是沿水平方向或垂直方向进行图像的移动. 平移变换公式: 对于原始图像而言,正变换矩阵: 对于目标图像而言,逆变换矩阵: 代码: #include<opencv2/imgproc.hpp> #include<opencv2/highgui.hpp> #include<opencv2/core.hpp> #include<iostream> #include<st

  • Python OpenCV 图像平移的实现示例

    Python OpenCV 图像平移的实现示例

    每次学习新东西的时候,橡皮擦都是去海量检索,然后找到适合自己理解的部分. 再将其拼凑成一个小的系统,争取对该内容有初步理解. 今天这 1 个小时,核心要学习的是图像的平移,在电脑上随便打开一张图片,实现移动都非常简单,但是在代码中,出现了一些新的概念. 检索 OpenCV 图像平移相关资料时,碰到的第一个新概念是就是 仿射变换. 每次看到这样子的数学名字,必然心中一凉,做为一个数学小白,又要瑟瑟发抖了. 百度一下,看看百科中是如何介绍的. 看过上图中的一些相关简介之后,对于这个概念也并没有太深刻

  • 使用OpenCV实现仿射变换—平移功能

    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

  • opencv实现图像几何变换

    opencv实现图像几何变换

    本文实例为大家分享了opencv实现图像几何变换的具体代码,供大家参考,具体内容如下 图像伸缩(cv2.resize) 图像的扩大与缩小有专门的一个函数,cv2.resize(),那么关于伸缩需要确定的就是缩放比例,可以是x与y方向相同倍数,也可以单独设置x与y的缩放比例.另外一个就是在缩放以后图像必然就会变化,这就又涉及到一个插值问题.那么这个函数中,缩放有几种不同的插值(interpolation)方法,在缩小时推荐cv2.INTER_ARER,扩大是推荐cv2.INTER_CUBIC和cv

  • Python使用 OpenCV 进行图像投影变换

    Python使用 OpenCV 进行图像投影变换

    目录 投影变换(仿射变换) 在数学中,线性变换是将一个向量空间映射到另一个向量空间的函数,通常由矩阵实现.如果映射保留向量加法和标量乘法,则映射被认为是线性变换. 要将线性变换应用于向量(即,一个点的坐标,在我们的例子中——像素的 x 和 y 值),需要将该向量乘以表示线性变换的矩阵.作为输出,你将获得一个坐标转换后的向量. 投影变换可以用以下矩阵表示: 其中: 是一个旋转矩阵.该矩阵定义了将要执行的变换类型:缩放.旋转等. 是平移向量.它只是移动点. 是投影向量.对于仿射变换,该向量的所有元素

  • C#图像处理之图像平移的方法

    本文实例讲述了C#图像处理之图像平移的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: //定义图像平移函数 private static Bitmap offsetp(Bitmap a,int s,int v) { System.Drawing.Imaging.BitmapData srcData = a.LockBits(new Rectangle (0,0,a.Width ,a.Height) ,System .Drawing .Imaging .ImageLockMode .ReadWrite ,

  • python opencv实现图像边缘检测

    python opencv实现图像边缘检测

    本文利用python opencv进行图像的边缘检测,一般要经过如下几个步骤: 1.去噪 如cv2.GaussianBlur()等函数: 2.计算图像梯度 图像梯度表达的是各个像素点之间,像素值大小的变化幅度大小,变化较大,则可以认为是出于边缘位置,最多可简化为如下形式: 3.非极大值抑制 在获得梯度的方向和大小之后,应该对整幅图像做一个扫描,去除那些非边界上的点.对每一个像素进行检查,看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的.如下图所示: 4.滞后阈值 现在要确定那些边界才是真正的

  • Python Opencv实现图像轮廓识别功能

    Python Opencv实现图像轮廓识别功能

    本文实例为大家分享了python opencv识别图像轮廓的具体代码,供大家参考,具体内容如下 要求:用矩形或者圆形框住图片中的云朵(不要求全部框出) 轮廓检测 Opencv-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓. import cv2 img = cv2.imread('cloud.jpg') # 灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, binary = cv2.th

随机推荐