文章目录图像的放大与缩小缩放算法放大图像的翻转图像的旋转仿射变换之图像平移仿射变换之获取变换矩阵仿射变换之变换矩阵之二OpenCV透视变换图像的放大与缩小缩放算法#-*-coding:utf-8-*-importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('E://pic//4.jpg')#(600,480,3)new_img=cv2.resize(img,(300,240)

目录一、图像翻转二、图像旋转三、仿射变换之平移四、仿射变换之获取变换矩阵五、仿射变换之透视变换一、图像翻转图像翻转不等同于旋转，类似于一些视频的拍摄，拍摄后实际是左右颠倒的，通过图像翻转可进行还原案例代码如下:#图片翻转filpCode=0表示上下翻转flipCode>0表示左右翻转flipCOde<0表示上下+左右翻转new_first=cv2.flip(first,flipCode=-1)二、

OpenCV4入门到进阶第1章介绍与学习指南第2章OpenCV开发环境搭建第3章图像&视频的加载与展示第4章OpenCV必知必会基础第5章OpenCV实现图形的绘制第6章OpenCV的算术与位运算第7章图像基本变换第

OpenCV实现图像基本变换图像的放大与缩小图像缩放：resize(src,dst,dsize,fx,fy,interpolation)fx：x轴的缩放因子fy：y轴的缩放因子interpolation

图像的缩放new=cv2.resize（img,(dsize),fx,fy,interporation）img:原始图片（desize）：目的像素大小，描述时是（x，y）fx:沿着x轴缩放比例fy：沿着y轴缩放比例interporation：插值算法，即采用哪种算法对图像进行缩放【注：dsize和fx，fy只需设置一个就行。new=cv2.resize(dog,None,fx=2,fy=2,int

【OpenCV学习】（六）图像基本变换背景图像的变换通常用于数据预处理部分，例如缩放旋转等常见的图像变换方法；在一些深度学习框架内部都分装了图像变换的方法，对训练集做统一的图像变换操作；一、图像缩放函数原型

链接:【数字图像处理】实验（1）——图像基本变换链接:【数字图像处理】实验（2）——图像增强（MATLAB实现）链接:【数字图像处理】实验（3）——图像综合应用：皮肤美化（MATLAB实现）链接:【数字图像处理

实验一MATLAB图像增强与变换处理实验一、实验目的1、熟悉掌握数字图像处理的基本概念。2、了解MATLAB的的编程环境，图像处理工具箱的使用方法。3、掌握数字图像处理图像增强的基本方法。4、掌握图像变换的基本方法。5、学会使用MATLAB完成图像处理的主要功能。二、实验任务(1)各种格式的数字图像的读取、显示、存储。1.1程序a=imread('liusuo.tif');%tiffigureim

图像基本变换一、实验意义及目的二、实验内容三、实验原理四、Matlab相关函数介绍五、代码及结果（1）将Image1色彩通道互换，并显示效果；（2）将Image1灰度化为gray，并显示灰度化后图像；（

一、实验目的：（1）了解和掌握图像处理工具Matlab，熟悉基于Matlab的图像处理函数，并为下一步编程进行图像处理打下基础。（2）理解色彩的概念，掌握图像代数运算，几何变换方法。二、实验原理（1）imread函数功能：实现多种类型图像文件的读取，如：BMP、GIF、JPEG、PNG、RAS等。调用格式：A=imread(filename,fmt)。filename为图像文件名，可以是灰度图像，

1.图像的缩放resize(src,dst,dsize,fx,fy,interpolation)src：操作图像dst：输出，在python中可以不用dsize：目标大小fx:x轴的缩放因子fy:y轴的缩放因子，如果定义了dsize则不需要设置fxfyinterpolation：插值算法常用缩放算法：INTER_NEAREST邻近插值，速度快，效果差INTER_LINEAR双线性插值，原图中的4个

目录一、实验意义及目的二、实验内容三、Matlab相关函数介绍四、参考代码五、运行结果六、实验要求（1）将彩色图像采用不同的灰度化方法实现灰度化；（2）将彩色图像变换到YCbCr、HSV空间，熟悉各分量数据并显示。（3）不采用Matlab函数，自行设计基于双线性插值的图像放大程序；一、实验意义及目的（1）了解和掌握图像处理工具Matlab，熟悉基于Matlab的图像处理函数，并为下一步编程进行图像

图像平移变换函数[算法说明]图像平移就是使图像沿水平方向和垂直方向移动。如果把坐标原点(0,0)平移到点(x0,y0)处，则变换公式为：(x,y)为原始图像坐标，(x',y')为变换后的图像坐标。而图像中的各个像素点移动了sqrt(x*x+y*y)距离。用矩阵表示为2-(22)：[函数代码]//////Translationprocess.//////Sourceimage.///Translat

本文将详细介绍K-Means均值聚类的算法及实现。聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程。K均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。算法过程：1,初始化聚类数目K，并任意选择K个初始化均值ui。2,迭代图像中每个像素f(x,y)

深度学习最常用的OpenCV操作——图像基本变换http://ww

图像几何变换又叫做图像基本变换，主要包括图像平移、图像缩放和图像旋转几个部分，当然还有图像镜像等简单的内容。

前面我们系统的讲述了基础的数字图像处理知识，这些内容涉及以下几个部分：①图像读写②图像基本变换③图像颜色空间④图像噪声⑤图像滤波与增强⑥图像边缘检测上述几个部分，实际上，也是任何一本数字图像处理专业书籍的基本组成部分

featurewise_center：使输入数据集去中心化（均值为0）,按feature执行。samplewise_center：使输入数据的每个样本均值为0。featurewise_std_normalization：将输入除以数据集的标准差以完成标准化,按feature执行。samplewise_std_normalization：将输入的每个样本除以其自身的标准差。zca_whitening

[算法说明]设置一阈值T属于[0,255]，对于灰度值小于该阈值的像素，将其R，G，B值按公式2-(40)取逆，从而使图像产生正片和负片混合的效果。[函数代码]//////Exposureprocess.//////Sourceimage.///Toadjustexposurelavel,from0to255.///publicstaticWriteableBitmapExposureProces

[算法说明]设置一阈值T属于[0,255]，对于灰度值小于该阈值的像素，将其R，G，B值按公式2-(40)取逆，从而使图像产生正片和负片混合的效果。[函数代码]        ///         /// Exposureprocess.        ///         /// Sourceimage.        /// Toadjustexposurelavel,from0to255

[图像亮度]图像亮度调整公式如公式2-(5)所示：其中v属于[-255,255]。由于像素值的大小范围为[0,255]，因此，像素的亮度值可以用原始值与调整增量的和表示，且最大亮度为255，即白色，最小亮度为0，即黑色。[函数代码]//////Brightadjustprocess.//////Sourceimage.///Brightnessvalue,from-255to255.///publ

[图像亮度]图像亮度调整公式如公式2-(5)所示：  其中v属于[-255,255]。  由于像素值的大小范围为[0,255]，因此，像素的亮度值可以用原始值与调整增量的和表示，且最大亮度为255，即白色，最小亮度为0，即黑色。[函数代码]        ///         /// Brightadjustprocess.        ///         /// Sourceimage.

图像线性变换即线性点运算，输出灰度级与输入灰度级呈线性关系的点运算。公式如2-(9)所示。  其中，K,L为变换参数，k属于[0,5],L属于[-128,128]。  如果k，则输出图像的对比度将增大，反之对比度将减小，k=1，L=0时，输出图像为输入图像的副本，L是对图像亮度的调整。[函数代码]        ///         /// Lineartransformprocess(f=kf

本文将详细介绍K-Means均值聚类的算法及实现。  聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程。K均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。  算法过程： 1,初始化聚类数目K，并任意选择K个初始化均值ui。 2,迭代图像中每个像素

本文将详细介绍经典Canny边缘检测的算法实现。 Canny边缘检测算法可以分为4步：高斯滤波器平滑处理、梯度计算、非极大值抑制、双阈值边缘检测和边缘连接。    1，高斯滤波器平滑处理。由于图像中经常包含一些高斯噪声，因此在边缘检测前我们要先用高斯滤波器对其进行滤波，为了方便，通常是使用一些高斯模板，这里我们使用如下的高斯滤波器模板。   2，梯度计算。使用一阶导数算子（一般用sobel模板）计

本文将详细介绍角点检测的算法内容。目前的角点检测算法可归纳为3类：基于灰度图像的角点检测、基于二值图像的角点检测、基于轮廓曲线的角点检测。基于灰度图像的角点检测又可分为基于梯度、基于模板和基于模板梯度组合3类方法，其中基于模板的方法主要考虑像素领域点的灰度变化，即图像亮度的变化，将与邻点亮度对比足够大的点定义为角点。本文将介绍一种改进的Harris角点检测算法，该算法是一种基于模板与梯度组合的方法

本文将详细介绍经典高斯滤波的相关内容。高斯滤波器实质上是一种信号的滤波器，其用途是信号的平滑处理。它是一类根据高斯函数的形状来选择权重的线性平滑滤波器，该滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。高斯函数的公式如下所示：一维高斯函数：         二维高斯函数：             对于二维高斯函数，它的分布如下图所示：Fig.1二维Gauss分布对于二维高斯函数，我们设置两个参数：高斯半

本文将详细介绍图像伪彩色处理的相关内容。    demo: http://www.zealfilter.com/forum.php?mod=viewthread&tid=43&extra=page%3D1

本文将介绍图像滤波中常用的均值滤波算法内容。    图像均值算法就是取一个窗口的均值，即所谓的boxfilter。一般使用积分图来加速算法。  假设图像P的长宽分别为x，y，均值为Mean    均值滤波很容易理解，直接给出C代码如下，欢迎交流：voidFastMeanFilter(unsignedchar*srcData,intwidth,intheight,intstride,unsigned

图像灰度化处理就是去掉彩色图像的彩色信息。对于一张图像，其中的每一个像素都存在B,G,R三个颜色分量(这里不考虑透明度分量)，这三个分量在C#中是按照B→G→R的顺序进行存储的，这三个分量的值分别取在0-255范围之内，对于不同取值，相应的也就产生了不同的颜色信息。如果以X,Y,Z轴分别描述R,G,B分量构建三维坐标系，则颜色分布如图所示:  我们通常所说的灰度化是将R,G,B三个分量分别赋予一个

二值图像腐蚀函数[算法说明]二值图像腐蚀操作属于图像形态学的范畴，形态学运算是只针对二值图像进行，并依据数学形态学(MathermaticalMorphogy)集合论方法发展起来的数字图像处理方法，它主要包括腐蚀，膨胀，开，闭，击中，击不中等。图像形态学运算，要使用结构元素，所谓结构元素是指具有某种确定形状的基本结构，它的选择一般要求其具有旋转不变性或者镜像不变性，即：结构元素的原点在其几何中心处

二值图像腐蚀函数[算法说明]  二值图像腐蚀操作属于图像形态学的范畴，形态学运算是只针对二值图像进行，并依据数学形态学(MathermaticalMorphogy)集合论方法发展起来的数字图像处理方法，它主要包括腐蚀，膨胀，开，闭，击中，击不中等。  图像形态学运算，要使用结构元素，所谓结构元素是指具有某种确定形状的基本结构，它的选择一般要求其具有旋转不变性或者镜像不变性，即：结构元素的原点在其几

图像直方图计算函数[算法说明]  图像直方图描述的是图像中具有相同灰度级的像素的个数，它是图像灰度的函数。在平面坐标系中，如果用横坐标表示灰度级(0-255)，则纵坐标就代表该灰度级的像素的个数。用公式表示如下：  其中hi表示灰度直方图的分布函数，i表示灰度级，ni表示对应灰度级i的像素数目(这里取8位灰度图)。Fig.1直方图示意图  在图Fig.1中，左边描述的是整个图像像素的灰度级，右上边

二值图像距离变换函数[算法说明]  二值图像的距离变换实际上就是将二值图像转换为灰度图像，在二值图像中我们将图像分为目标图像和背景图像，假设目标图像像素值为1，即为白色，背景像素为0即为黑色。在转换后的幅灰度图像中，每个连通域的各个像素点的灰度级与该像素点到其背景像素的最近距离有关。其中灰度级最大点的集合为目标图像的骨架，就是目标图像中心部分的像素的集合，灰度级反应了背景像素与目标图像边界的影响关

二值图像距离变换函数[算法说明]二值图像的距离变换实际上就是将二值图像转换为灰度图像，在二值图像中我们将图像分为目标图像和背景图像，假设目标图像像素值为1，即为白色，背景像素为0即为黑色。在转换后的幅灰度图像中，每个连通域的各个像素点的灰度级与该像素点到其背景像素的最近距离有关。其中灰度级最大点的集合为目标图像的骨架，就是目标图像中心部分的像素的集合，灰度级反应了背景像素与目标图像边界的影响关系。

图像平移变换函数[算法说明]  图像平移就是使图像沿水平方向和垂直方向移动。  如果把坐标原点(0,0)平移到点(x0,y0)处，则变换公式为：  (x,y)为原始图像坐标，(x',y')为变换后的图像坐标。而图像中的各个像素点移动了sqrt(x*x+y*y)距离。用矩阵表示为2-(22)：[函数代码]        ///         /// Translationprocess.     

OSTU法图像二值化[算法说明]Ostu法又叫做最大类间方差法，是一种常用的图像分割算法。基本算法思想是根据初始阈值把图像分为两类，然后计算两类之间的方差，更新阈值，重新计算类间方差，当满足类间方差最大时的阈值，即为所求最佳阈值，具体过程如下：1，初始化一阈值Th，将图像f(x,y)分为A，B两类；2，分别计算A，B两类像素集合的均值ua和ub，公式如下：其中，Na和Nb分别表示集合A，B中的像素

OSTU法图像二值化[算法说明]  Ostu法又叫做最大类间方差法，是一种常用的图像分割算法。基本算法思想是根据初始阈值把图像分为两类，然后计算两类之间的方差，更新阈值，重新计算类间方差，当满足类间方差最大时的阈值，即为所求最佳阈值，具体过程如下：  1，初始化一阈值Th，将图像f(x,y)分为A，B两类；  2，分别计算A，B两类像素集合的均值ua和ub，公式如下：  其中，Na和Nb分别表示集