OpenCv学习笔记第11页

OpenCV 学习笔记-day2（色彩空间转换函数cvtColar()实现，与IMwrite图像保存函数IMwrite()）

OpenCV学习笔记day2-色彩空间转换函数cvtColar()实现，与图像保存函数IMwrite函数：cvtColor()颜色空间转换函数imwrite()保存图像代码：day2-色彩空间转换函数cvtColar

追足梦幻·2022-04-26 07:42

OpenCV学习笔记-------图文件转换

imwrite函数的使用#include#includeusingnamespacecv;intmain(int,char**){char*imageName="F:\\Openfile\\Open_file\\open1\\01.jpg";Matimage=imread(imageName,1);Matgray_image;//图像从BGR转换为灰度cvtColor(image,gray_ima

今天我牙疼·2022-04-26 07:11

OpenCV学习笔记（一）--图像色彩空间转换

RGBRGB色彩是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色。（0-255）注：RGB是opencv图像加载时默认的色彩空间。默认的图像通道顺序为BGR。HSVHSV(Hue,Saturation,Value)是表示颜色的直观特性，颜色的参数分别是：色调（H）从0—180，饱和度（S），饱和度的取值范围是

###_###_###·2022-04-26 07:35

计算机视觉OpenCv学习笔记--第三篇色彩空间类型转换

3色彩空间类型转换RGB图像是常见的色彩空间类型，除此之外常见的色彩空间还有GRAY（灰度图像）、XYZ色彩空间、YCrCb色彩空间、HSV色彩空间、HLS色彩空间等。每种不同的色彩空间擅长处理的问题不同，在实际操作中经常需要用到色彩空间类型转换。色彩空间类型转换是指，将图像从一个色彩空间转换到另一个色彩空间。例如，进行图像的特征提取、距离计算时，往往先将图像从RGB转换为灰度色彩空间，在一些应用

叨叨胡·2022-04-26 07:33

OpenCV学习笔记8-图像颜色空间转换

1.颜色空间转换cv2.cvtColor(img,flag)->dstflag为转换类型，eg：cv2.COLOR_BGR2GRAY；cv2.COLOR_BGR2HSVcv2.inRange(img,lowerb,upperb[,dst])->dstlowerb/upperb是转换后的灰度值的上下界openCV中，HSV三个参数的范围分别是[0,179],[0,255],[0,255]2.利用BG

YanZhiyuan0918·2022-04-26 07:30

C++下OpenCV学习笔记 ----图像叠加与混合

C++下OpenCV学习笔记----图像叠加与混合文章目录C++下OpenCV学习笔记一.感兴趣区域：ROI二.线性混合操作三.计算数组的加权和：addWeighted函数四.颜色通道的分离与合并五.图像的亮度和对比度一

X to Y·2022-04-26 07:30

OpenCV学习笔记----图像平滑

第三个程序：图像平滑图像平滑是图像处理和计算机视觉中最常用、最基本的操作其目的主要是去除图像中的噪声，因为图像平滑是低通滤波，处理过程中往往会使得图像边缘模糊化，因此又称为模糊处理平滑原理图像平滑的基本原理是，将噪声所在像素点的像素值处理为其周围临近像素点的值的近似值滤波相当于筛选器，只允许指定范围内的数据通过筛选，其余数据即为噪点，应当舍弃常见的滤波方法：图像平滑的方法很多，包括均值滤波、高斯滤

嵌入式-小王·2022-04-26 07:00

python-opencv学习笔记（九）：图像的仿射变换与应用实例

引言本篇是在实验楼所做实验，因为感觉整个过程做得十分通畅，另外脉络比较清晰，加上了点自己的理解，整理成学习笔记。图像平移图像平移的数学推导简单来说，图像的本质可以看做一个三维矩阵，第一维为长度，第二维是宽度，第三维是通道数(RGB)，如果一张图在python中是一个变量image，那么其长宽即width，height=image.shape[:2]。图像的平移就是在xy平面内对图像进行移动，所以该

submarineas·2022-04-25 07:05

opencv学习笔记（十八）——图像非线性滤波

非线性滤波非线性滤波是原始数据与滤波结果是一种逻辑关系,即用逻辑运算实现,而线性滤波采用的是算术运算结果。中值滤波(Medianfilter)中值滤波介绍中值滤波是一种典型的非线性滤波技术，基本思想就是用像素点邻域灰度值得中值来代替该像素点的灰度值。常用在脉冲噪声，椒盐噪声的同时又能保留图像边缘细节。优点：减小噪声在滤波中的影响，从而达到更好的滤波效果，同时还能更好地保留边缘细节。缺点：耗时更久。

Souseiki·2022-04-25 07:54

OpenCV学习笔记（二十七）——基于级联分类器的目标检测objdect

OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联boosted分类器（CascadeClassification）。注意，新版本的C++接口除了Haar特征以外也可以使用LBP特征。先介绍一下相关的结构，级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator，功能包括读操作read、复制clone、获得特征类型getFeatureType，分配图片分配窗

lbaihao·2022-04-24 07:51

opencv学习笔记2：opencv中connectedComponentsWithStats用法

opencv中connectedComponentsWithStats用法文章目录opencv中connectedComponentsWithStats用法前言使用步骤总结前言opencv中新增了connectedComonentWithStats函数,可以帮助我们直接找到一张图片的连通区域,不用再自己写连通函数了函数示例：intcv::connectedComponentsWithStats(I

rain世界·2022-04-21 07:08

OpenCV学习笔记与代码示例（四）：双目视觉原理及实现

目录1.双目立体视觉基本原理1.1三维重建过程1.2双目匹配问题1.3对极几何1.4基础矩阵F1.5本质矩阵E2.OpenCV实现2.1双目标定后的双目相机的三维重建2.2单目标定的双目相机的三维重建2.3标定精度评价3.代码示例1.双目立体视觉基本原理我们知道单目视觉难以获得图像的深度信息，因为目标点在投影到图像时失去了这种信息，而我们可以通过双目视觉获取深度信息，从而还原目标点的三维信息。双目

黑化咸鱼·2022-04-21 01:43

Python OpenCV学习笔记之：图像金字塔

#-*-coding:utf-8-*-"""图像金字塔图像金字塔是以多分辨率来解释图像的一种结构。1987年，在一种全新而有效的信号处理与分析方法，即多分辨率理论中，小波首次作为分析基础出现了。多分辨率理论将多种学科的技术有效地统一在一起，如信号处理的子带编码、数字语音识别的积分镜像过滤以及金字塔图像处理。正如其名字所表达的，多分辨率理论与多种分辨率下的信号（或图像）表示和分析有关。其优势很明显，

视觉智能·2022-04-08 08:52

opencv学习笔记12（图像金字塔）

图像金字塔图像金字塔概念高斯金字塔高斯不同(DifferenceofGaussian-DOG)采样API代码演示图像金字塔概念我们在图像处理中常常会调整图像大小，最常见的就是放大(zoomin)和缩小（zoomout），尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小，但是这里我们介绍图像金字塔一个图像金字塔式一系列的图像组成，最底下一张是图像尺寸最大，最上方的图像尺寸最小，从空间上从上向下看就想一个古代的金

吾名招财·2022-04-08 08:38

opencv学习笔记十：图像金字塔

图像下采样：下一层图像尺寸相对上一层缩小一半，对原图像先进行高斯模糊，再删除偶数行和列，依次下去；图像上采样：将下一层图像先增加偶数行和列，再进行高斯模糊。下采样：pyrDown(src,dst1,Size(src.cols/2,src.rows/2));参数解释：原图像，输出图像，下采样后图像的尺寸。上采样：pyrUp(src,dst2,Size(src.cols*2,src.rows*2));

东城青年·2022-04-08 08:33

OpenCV学习笔记（三）

漫水填充函数原型//版本一intfloodFill(InputOutputArrayimage,InputOutputArraymask,PointseedPoint,ScalarnewVal,Rect*rect=0,ScalarloDiff=Scalar(),intflags=4)//版本二intfloodFill(InputOutputArrayimage,InputOutputArrayma

尘归风·2022-04-08 08:22

OpenCV学习笔记(八)——图像金字塔

图像金字塔是由一幅图像的多个不同分辨率的子图所构成的图像集合。该组图像是由单个图像通过不断地降采样所产生的，最小的图像可能仅仅有一个像素点。《OpenCV轻松入门：面向Python》学习笔记(八）1.理论基础1.1向下采样1.2向上采样2.pyrDown函数及使用3.pyrUp函数及使用4.采样可逆性研究5.拉普拉斯金字塔5.1定义5.2应用1.理论基础图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合，是

卡卡南安·2022-04-08 08:20

【opencv学习笔记 18图像金字塔】

图像金字塔图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。百度百科reduce=高斯模糊+降采样expand=扩大＋卷积相关代码importcv2as

子永·2022-04-08 07:13

Opencv学习笔记（六）图像金字塔

大纲一、高斯金字塔1.数学原理讲解i.下采样ii.上采样2.Sift尺度中的高斯金字塔3.差分金字塔4.高斯金字塔在图像缩放中的应用二、拉普拉斯金字塔1.数学原理一、高斯金字塔1.数学原理讲解标准意义上的高斯金字塔指的是不同分辨率的同一张图像所组成的图像结构，金字塔从上往下生成，图片的分辨率不断增大，称作上采样；金字塔从下往上生成，图片的分辨率不断减下，称作下采样（从下往上依次为G0、G1、G2.

夜半罟霖·2022-04-08 07:31

Python-OpenCV学习笔记（使用opencv 获得鼠标点击点位，并画在图片上）

先看效果：目标•学习使用OpenCV处理鼠标事件•你将要学习的函数是：cv2.setMouseCallback()鼠标事件:cv2.setMouseCallback()cv2_EVENT_MOUSEMOVE0滑动cv2_EVENT_LBUTTONDOWN1左键点击cv2_EVENT_RBUTTONDOWN2右键点击cv2_EVENT_MBUTTONDOWN3中间点击cv2_EVENT_LBUTTO

pd很不专业·2022-04-05 07:22

python-opencv学习笔记（八）：判断是否雾天与图像能见度测算

引言本篇是最近碰到的一个关于雾天能见度的问题，然后查阅到很多资料，顺便记录一下思考过程，进行总结归类成笔记。主要参考资料是华为杯2020年E题论文，结合一下自己的实际情况，做出了改进与延伸，文献在最后引出。相关定义说明能见度定义：1.大气能见度：能见度是气象、公路行车、飞机飞行中常见指标，单位通常是米。在气象上的能见度定义为：标准视力眼睛观察到水平方向以天空为背景的黑体目标物（0.50）标注为你轮

submarineas·2022-04-05 07:34

opencv学习笔记之绘制图像直方图

文章目录前言一、图像直方图统计灰度值数目的calcHist（）函数原型：前言记录学习opencv中有关图像直方图绘制的方法一、图像直方图图像直方图是对图像的像素进行统计，不受到图像的旋转和平移等效果。图像直方图具有平移不变性、放缩不变性等优点，可以用来查看图像整体的变化形式，比如图像是否过暗、图像像素灰度值主要集中在哪些范围。同时在对数字的识别当中，图像直方图也会发挥显著的作用。图像直方图的横轴为

杨大熊的代码世界·2022-04-04 07:45

Opencv学习笔记（三）图像灰度化、灰度直方图、直方图均衡化

文章目录图像灰度化灰度直方图直方图均衡化代码图像灰度化图像灰度化是将彩色图像转换为灰度图像。OpenCV中使用cv2.cvtColor()函数进行色彩空间转换，第一个参数为图像，第二个参数为转换类型，RGB图像转灰度图像的类型为cv2.COLOR_BGR2GRAY。灰度直方图直方图是图像的另一种表示方法，它反映了图像的灰度分布。cv2.calcHist(images,channels,mask,h

weixin_43170082·2022-04-04 07:37

如何用python绘制灰度直方图_python OpenCV学习笔记之绘制直方图的方法

本篇文章主要介绍了pythonOpenCV学习笔记之绘制直方图的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧直方图会让你对图像的强度分布有一个全面的认识。

weixin_39922642·2022-04-04 07:50

opencv学习笔记（二十七）实例：显示一张灰度图片的直方图

程序实例：#include#definecvQueryHistValue_1D(hist,idx0)((float)cvGetReal1D((hist)->bins,(idx0)))intmain(){IplImage*src=cvLoadImage("a.jpg");IplImage*gray_plane=cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);cvCvtColor(

大流士一世·2022-04-04 07:37

OpenCV学习笔记：图像直方图函数calcHist()及均衡化示例记录

视觉闫小亘·2022-04-04 07:04

OpenCV学习笔记（26）灰度直方图练习

calcHist函数和minMaxLoc函数的参数学习与使用#include#include#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include#includeusingnamespacecv;MatsrcImage;MatgrayImage;MathistImage;//灰度直方图//画一个白色矩形作为面板在灰度直方图voidfill_white(Matim

海底小星星·2022-04-04 07:34

Opencv学习笔记(8)——直方图统计

Opencv学习笔记(8)——直方图统计本章我将为大家介绍直方图的相关知识，相关内容分别有：直方图均衡化、直方图计算、直方图比较，直方图反向投射。

僚机武士·2022-04-04 07:23

OpenCV 学习笔记（颜色直方图计算 calcHist）

OpenCV学习笔记（颜色直方图计算calcHist）最近在看一本OpenCV的书，书名是《OpenCV3ComputerVisionApplicationProgrammingCookbook（thirdedition

liyuanbhu·2022-04-04 07:31

Opencv学习笔记 - OpenCV 4机器学习算法简介

在机器学习中，一些比较流行方法的包括：支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、聚类、k-最近邻、决策树和深度学习。OpenCV支持并实现几乎所有这些方法，并有详细的文档说明（包含在Mainmodules的ml.MachineLearning模块中）。一、OpenCV4机器学习算法机器学习的大致任务类型，回归、分类、聚类、异常检测。OpenCV实现了其中的八种机器学习算法，所有这些算法都继承自

bashendixie5·2022-04-04 07:35

OpenCV学习笔记总结

GoAI·2022-04-03 07:54

Opencv学习笔记（七）边缘检测

文章目录图像边缘检测一阶微分算子二阶微分算子代码图像边缘检测在图像处理中，图像灰度值变化非常剧烈的地方定义为边缘。边缘不随光照和视角的变化而变化。用数学的方式来表达就是在边缘处一阶导数及二阶导数的值最大。一阶微分算子在边缘检测中，最常用的微分方法是梯度法。一幅数字图像f(x,y),它在位置(x,y)的梯度是一个向量，定义为:表示图像在处沿着方向的灰度值变化量，表示图像在处沿着方向的灰度值变化量，对

weixin_43170082·2022-04-02 07:56

python图像边缘opencv_opencv学习笔记 python实现图像梯度与图像边缘

图像梯度即求导数，导数能反映出图像变化最大的地方，图像变化最大的地方也就是图像的边缘。详细见代码注释,通俗易懂sobel算子与scharr算子在sobel算子不能明显反映图像边缘时就换用scharr算子importcv2ascvdefsobel_image(img):grad_x=cv.Sobel(img,cv.CV_32F,1,0)#x方向一阶导数#图像图像深度，支持src.depth()和dd

weixin_39860946·2022-04-02 07:54

opencv实现三重点_Opencv学习笔记3：边缘检测算子的实现方法

一、边缘检测概念图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点，而且这些点连接起来就构成了若干线条，这些线条就可以称为图像的边缘。效果如图：接下来介绍一下边缘提取的几种算子，具体证明过程可能会比较简单，重点在函数的使用上。二、算法实现：1.索贝尔算子索贝尔算子(Sobeloperator)计算。C++:voidSobel(InputArraysrc,OutputArraydst,intd

weixin_39562606·2022-04-02 07:52

OpenCV学习笔记图像腐蚀模糊和边缘检测

//-------------【头文件/命名空间包含部分】---------------//描述：包含程序使用的头文件喝命名空间//-------------------------------------------------------#include#include//opencvhighgui模块头文件#include//opencv图像处理头文件usingnamespacecv;//包

念叨叨小姐·2022-04-02 07:52

OpenCV学习笔记(三)：OpenCV图像处理1

OpenCV图像处理11几何变换1.1图像缩放1.2图像平移1.3图像旋转1.4仿射变换1.5透射变换1.6图像金字塔1.7总结2形态学操作2.1连通性2.2形态学操作2.2.1腐蚀和膨胀2.2.2开闭运算2.2.3礼帽和黑帽2.3总结本章的主要内容，包括如下：图像的几何变换图像的形态学转换图像的平滑方法直方图的方法边缘检测的方法模板匹配和霍夫变换的应用1几何变换学习目标掌握图像的缩放，平移，旋转

好饿呀~～～·2022-04-02 07:48

OpenCV学习笔记（3图像梯度和边缘检测）

1.图像梯度（就是检测边缘）Sobel算子dst=cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,ksize)ddepth:图像的深度dx和dy分别表示水平和竖直方向ksize是Sobel算子的大小sobelx=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)cv_show(sobelx,'sobelx')白到黑是正数，黑到白就是负数了，所有的负数会被截断成0，所以

王紫情大本蛋·2022-04-02 07:42

OpenCV学习笔记(七)——图像梯度及边缘检测

图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。Canny边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。1986年，JohnF.Canny发表了著名的论文AComputationalApproachtoEdgeDetection，在该论文中详述了

卡卡南安·2022-04-02 07:38

Opencv学习笔记（十）霍夫直线检测

大纲一、霍夫直线变换1.数学原理2.算法分析3.使用实例二、霍夫概率变换1.数学原理2.算法分析3.使用实例一、霍夫直线变换1.数学原理霍夫直线变换的核心在于笛卡尔坐标系和霍夫空间的变换，笛卡尔坐标系下的直线在霍夫空间中表示为点；笛卡尔坐标系下的点在霍夫空间中表示为曲线，如果霍夫空间中的多条曲线交于同一个点，则在笛卡尔坐标系中就表现为多个点组成了一条直线，这就给了我们找出图像中直线的方法——找出霍

夜半罟霖·2022-04-02 07:33

Opencv学习笔记（九）边缘检测

大纲一、Sobel算子1.Sobel算子的导出2.Opencv中的sobel()函数二、Scharr滤波器三、Laplacian算子1.拉普拉斯算子的导出2.拉普拉斯算子的目的3.opencv中的laplacian()函数四、Canny边缘检测1.Canny边缘检测原理2.opencv中应用一、Sobel算子1.Sobel算子的导出Sobel算子是一种用来计算图像梯度的算子，众所周知图像的梯度所衡

夜半罟霖·2022-04-02 07:33

opencv学习笔记——vs2019的编译环境（三）创建轨迹条，图像对比度、亮度值调整

第三课轨迹条创建、对比度与亮度调整好久都没有更新博客了，本来这个博客是不打算再更新了，一年的时间都过去了，项目也基本完成了，但是我知道还有一个人还会再看，所以我想让她看到。关于C语言的知识，在我的另一篇博客里有，叫做PTA基础编程题目集，可以看看上面的题目。对了，还有，我一直都在❤1.创建轨迹条这里主要用到了createTrackbar这个函数，它创建一个可以调整数值的轨迹条，并将轨迹条附加到指定

//rm-rf*/·2022-04-01 07:40

【火同学】OPencv学习笔记——滑动条的创建和使用

Opencv中的滑动条的创建和使用Ps：素材来源：opencv编程，目的是记录自己的学习过程。一，创建滑动条：createTrackbar（）1）createTrackbar（）函数是用来创建一个具有特定名称和范围的轨迹条。第一个参数，轨迹条的名字，用来代表我们创建的轨迹条。第二个参数，窗口的名字，表示轨迹条会依附在哪个窗口上。第三个参数，表示滑块的位置。第四个参数，表示滑块可以达到的最大位置的值

精神小火君·2022-04-01 07:09

Opencv学习笔记（十二）图像几何变换

文章目录代码图像的几何变换包括图像缩放、平移、旋转、仿射变换、透视变换。代码importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltsrc1=cv2.imread(r'F:\OPENCV\Opencv\flower.jfif',cv2.IMREAD_COLOR)src2=cv2.imread(r'F:\OPENCV\Opencv\test4.p

weixin_43170082·2022-04-01 07:38

opencv学习笔记二十九：SIFT特征点检测与匹配

SIFT（Scale-invariantfeaturetransform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interestpoints,orcornerpoints）及其有关scale和orientation的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下：算法描述SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效

东城青年·2022-04-01 07:02

OpenCV学习笔记(三)——图像几何变换

《OpenCV轻松入门：面向Python》学习笔记(三）1.缩放2.翻转3.仿射3.1平移3.2旋转3.3更复杂的仿射变换4.透视5.重映射1.缩放dst=cv2.resize(src,dsize[,fx[,fy[,interpolation]]])dst代表输出的目标图像，该图像的类型与src相同，其大小为dsize(当该值非零时)，或者可以通过src.size()、fx、fy计算得到。src代

卡卡南安·2022-04-01 07:24

Opencv学习笔记透视变换(perspective transform)

拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。仿射变换通常用单应性建模，利用cvWarpAffine解决密集映射，用cvTransform解决稀疏映射。仿射变换可以将矩形转换成平行四边形，它可以将矩形的边压扁但必须保持边是平行的，也可以将矩形旋转或者按比例变化。透视变换提供了更大的灵活性，一个透视变换可以将矩阵转变成梯形。当然，平行四边形也是

bashendixie5·2022-04-01 07:23

opencv学习笔记（七）几何变换、阈值处理、平滑处理

目录目录几何变换缩放翻转平移旋转阈值处理二值化阈值处理反二值化阈值处理自适应阈值处理otsu处理滤波处理均值滤波方框滤波高斯滤波中值滤波双边滤波2d卷积几何变换缩放#shuchu=cv2.resize(src,dsize[,fx[,fy[,interpolation]]])#shuchu:输出的目标图像#src:需要缩放的原始图像#dsize:代表输出图像的大小#fx:水平方向的缩放比例#fy:竖

漏一手·2022-04-01 07:53

OpenCV学习笔记9-几何变换

图像几何变换（移动，旋转，仿射变换等）。OpenCV提供了两个变换函数，使用这两个函数可以实现所有类型的变换：1.cv2.warpAffine()#输入：2x3的变换矩阵2.cv2.warpPerspective()#输入：3x3的变换矩阵1.图像缩放OpenCV提供函数cv2.resize()来实现图片的缩放功能。可以手动设置缩放的图片大小，或者给定一个缩放的因子，同时可以选用不同的插值方法。c

YanZhiyuan0918·2022-04-01 07:51

【OpenCV学习笔记】之霍夫变换（Hough Transform）

一、霍夫变换（Houghtransform）常见的理论概述是这样的：1、简单介绍霍夫变换(HoughTransform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测

点滴成海~·2022-03-30 07:21

opencv学习笔记之图像透视变换与极坐标变换

文章目录前言一、图像透视变换getPerspectiveTransform（）函数原型（用于求取变化矩阵）warpPerspective（）函数原型二、极坐标变换warpPolar（）函数原型前言本次介绍图像的透视变换和极坐标变换一、图像透视变换图像的透视变换主要指的是按照物体成像投影规律进行变换，即将物体重新投影到新的成像平面，常用于机器人视觉导航中，透视前与透视后的图像之间的变换可以用3*3的

杨大熊的代码世界·2022-03-30 07:47

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