这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【OpenCV • c++】图像几何变换 | 图像坐标映射。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-528988.html
- 🚀 个人简介：CSDN「博客新星」TOP 10 ， C/C++ 领域新星创作者
- 💟 作 者：锡兰_CC ❣️
- 📝 专 栏：【OpenCV • c++】计算机视觉
- 🌈 若有帮助，还请关注➕点赞➕收藏，不行的话我再努努力💪💪💪
图像的几何变换是指在不改变图像像素值的前提下对图像像素进行空间几何变换，常见的几何变换有距离变换、坐标映射、平移、镜像、旋转、缩放、仿射交换等等。图像的几何变换是图像处理和分析的基础文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-528988.html
到了这里，关于【OpenCV • c++】图像几何变换 | 图像坐标映射的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
🚀 个人简介：CSDN「 博客新星 」TOP 10 ， C/C++ 领域新星创作者 💟 作 者： 锡兰_CC ❣️ 📝 专 栏： 【OpenCV • c++】计算机视觉 🌈 若有帮助，还请 关注➕点赞➕收藏 ，不行的话我再努努力💪💪💪
现在我们知道如何表示2D和3D几何图元以及如何在空间上转换它们，我们需要指定如何将 3D图元投影到图像平面上。 我们可以使用线性3D到2D投影矩阵来做到这一点。最简单的模型是正交法，它不需要除法就可以得到最终的（不均匀的）结果。更常用的模型是透视，
💕 恭喜本博客浏览量达到两百万，CSDN内容合伙人，CSDN人工智能领域实力新星~ 🧡 本文章为2021版本迭代更新版本，在结合有效知识的基础上对文章进行合理的增加，使得整个文章时刻顺应时代需要 🧡 本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理
x = [ x y ] boldsymbol{x} =begin{bmatrix}x\\\\yend{bmatrix} x = [ x y ] 1. 平移变换 [ x ′ y ′ ] = [ x y ] + [ a b ] begin{bmatrix}x\\\'\\\\y\\\'end{bmatrix} = begin{bmatrix}x\\\\yend{bmatrix} + begin{bmatrix}a\\\\bend{bmatrix} [ x ′ y ′ ] = [ x y ] + [ a b ] 将向量 [ a b ] begin{bmatrix}a\\\\bend{bmatrix} [ a b ] 加到 [
几何变换指的是将一幅图像映射到另一幅图像内的操作。 cv2.warpAffine ：使用仿射变换矩阵对图像进行变换，可以实现平移、缩放和旋转等操作。 cv2.warpPerspective ：使用透视变换矩阵对图像进行透视变换，可以实现镜头校正、图像纠偏等操作。 cv2.getAffineTransform ：计算仿射变换
1、显示图像 ①功能：在指定窗口中显示图像。 ②参数： name 为窗口的名字； image 为待显示的图像。 ③说明：可显示彩色或灰度的字节图像和浮点数图像，彩色图像数据按BGR顺序存储。 2、读入图像 ①功能：从指定文件读入图像。 ②参数： filename 为图像文件名，支持BMP、
图像缩放是指将图像的尺寸变小或变大的过程，也就是减少或增加源图像数据的像素个数。图像缩放一定程度上会造成信息的丢失，因此需要考虑适宜的方法进行操作。 下面介绍两种常用的图像缩放方法的原理及实现 1.基于等间隔提取图像缩放 等间隔提取图像缩放是通过对
图像的平移操作是将图像的所有像素坐标进行水平或垂直方向移动，也就是将所有像素点按照给定的偏移量在水平方向沿x轴、垂直方向上沿y轴移动。平移变换分为两种类型：图像大小变化与图像大小不变。第一种类型保证图像平移的完整信息，第二种图像导致原始图像的部
通过resize()方法可以随意更改图像的大小比例： src： 原始图像 dsize： 输出图像的大小，格式为（宽，高），单位为像素 fx： （可选）水平方向的缩放比例 fy： （可选）竖直方向的缩放比例 interpolation： （可选）缩放的插值方式，在图像缩小或放大时需要删减或补充像素，该
图像旋转是指图像按照某个位置转动一定的角度的过程，旋转中图像仍保持着原始尺寸。图像旋转后图像水平对称轴、垂直对称轴及中心坐标原点都可能会发生变换，因此需要对图像旋转中的坐标进行相应转换。 假设有一个点：P(x,y)，它在绕原点 O(0,0) 旋转 β 后，被转换成
