影象旋轉變換的推導
前面我們提到了影象的縮放變換,可以用矩陣乘法的形式來表達變換後的畫素位置對映關係。
那麼,對於旋轉變換呢?我們可以同樣將其想象成二維平面上向量的旋轉。如下圖所示,向量[x1,y1]逆時針旋轉度到了[x2,y2]。
設定向量的長度為s,根據座標系定義,我們可以得到:
根據上面的圖形,有:
因此:
根據初中所學的三角函式公式:
於是:
由於:
因此:
於是,上式寫成矩陣乘法的形式如下:
我們來看看一個影象逆時針旋轉180度的情況。
import cv2
import numpy as np
import math
lenna = cv2.imread("lenna256.png", 0)
row, col = lenna.shape
lenna_rotation = np.zeros_like(lenna)
A = np.mat([[math.cos (math.pi), -math.sin(math.pi)], [math.sin(math.pi), math.cos(math.pi)]])
for r in range(row):
for l in range(col):
v = np.dot(A.I, np.array([r, l]).T)
lenna_rotation[r, l] = lenna[int(v[0, 0]), int(v[0, 1])]
cv2.imshow("lenna", lenna)
cv2.imshow("rotation", lenna_rotation)
cv2.waitKey()
上面的影象寬度和高度是一樣的,而且旋轉角度是180度,比較特殊。在一般情況下,我們需要注意的是2點:一是旋轉影象一般要將旋轉中心設定在影象的中心點位置;二是影象旋轉後,可能越過了原來的影象邊界範圍。這些都比較麻煩,好在opencv已經做好了這一切。
lenna = cv2.imread("lenna256.png", 0)
row, col = lenna.shape
M = cv2.getRotationMatrix2D((col // 2, row // 2), 70, 0.5)
dst = cv2.warpAffine(lenna, M, (col, row))
cv2.imshow("rotation", dst)
cv2
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如下圖:
如圖,還是任意的平面方程,o2-xy面,在該平面上,如棕色和草綠色箭頭所示,我們的目標是,經過一次選擇,達到我們的o2-x‘’y‘’z‘’與o2-xyz重合的目的(也就是,棕色軸與
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座標旋轉變換公式的推導
翻譯自: http://www.metro-hs.ac.jp/rs/sinohara/zahyou_rot/zahyou_rotate.htm
翻譯: 湯 永康
出處: http://blog.csdn.NET/tangyongkang
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1 圍繞原點的旋轉
如下圖, 在2維座標上,有一點p
matlab 影象幾何變換 平移、旋轉、縮放
1、縮放
該函式用於對影象做縮放處理。在matlab的命令視窗中輸入doc imresize或者help imresize即可獲得該函式的幫助資訊
呼叫格式
B = imresize(A, m)
返回的影象B的長寬是影象A的長寬的m倍,即縮放影象。 m大於1,則放大影象;
opencv 影象仿射變換 計算仿射變換後對應特徵點的新座標 影象旋轉、縮放、平移
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視窗區:使用者指定的任一區域W,它是WD的子域,一般為矩形域。
螢幕域:裝置輸出圖形的最大區域DC,它是有限的整數域, 如:如顯示器有1600*1200個畫素。
檢視區:任何小於等於
OpenCV計算機視覺學習(11)——影象空間幾何變換(影象縮放,影象旋轉,影象翻轉,影象平移,仿射變換,映象變換)
如果需要處理的原圖及程式碼,請移步小編的GitHub地址
傳送門:請點選我
如果點選有誤:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice
影象的幾何變換是在不改變影象內容的前提下對影象畫素進行空間幾何變換,主要包括了影象的平移變換,縮放,
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解題思路:動態分配記憶體空間,直接模擬是得不了滿分的。
# include <stdio.h>
# include <stdlib.h>
# include <memory.
通過transpose和flip實現影象旋轉90/180/270度
分享一下我老師大神的人工智慧教程!零基礎,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow
也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識,造福人民,實現我們中華民族偉大復興!
 
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