cv::warpPerspective输入的参数详解
时间: 2023-10-08 14:07:52 浏览: 139
cv::warpPerspective是OpenCV中的一个函数,用于对图像进行透视变换。它的输入参数包括:
1. src:输入图像,可以是单通道或多通道图像。
2. dst:输出图像,与输入图像具有相同的大小和数据类型。
3. M:变换矩阵,是一个3x3的浮点型矩阵,用于定义变换关系。
4. dsize:输出图像的大小,可以是cv::Size类型的对象或者是图像的宽度和高度。
5. flags:插值方法的标志,用于指定在变换过程中如何进行像素插值,默认为cv::INTER_LINEAR。
6. borderMode:边界像素的处理方式,默认为cv::BORDER_CONSTANT。
7. borderValue:当borderMode为cv::BORDER_CONSTANT时,指定边界像素的值,默认为cv::Scalar()。
通过调用cv::warpPerspective函数,可以将输入图像根据给定的变换矩阵进行透视变换,并将结果存储在输出图像中。该函数可以用于图像校正、场景重建等应用中。
相关问题
cv::warpperspective参数
cv::warpperspective函数的参数如下:
1. src:输入图像。
2. dst:输出图像。
3. M:3x3的变换矩阵。
4. dsize:输出图像的大小。
5. flags:插值方法的标志。可选值为:
- INTER_NEAREST:最近邻插值。
- INTER_LINEAR:双线性插值(默认值)。
- INTER_CUBIC:双三次插值。
- INTER_LANCZOS4:Lanczos插值。
6. borderMode:边界填充模式。可选值为:
- BORDER_CONSTANT:用常数填充边界。
- BORDER_REPLICATE:复制边界。
- BORDER_REFLECT:反射边界。
- BORDER_WRAP:环绕边界。
- BORDER_REFLECT_101:101反射边界。
7. borderValue:边界填充值。默认为0。
注意:该函数的变换矩阵M需要是float类型的。
cv::dnn::blobFromImage输入的参数详解
cv::dnn::blobFromImage是OpenCV中的一个函数,用于将图像转换为深度学习模型输入的blob对象。它的函数原型如下:
```cpp
cv::Mat cv::dnn::blobFromImage(
InputArray image,
double scalefactor = 1.0,
const Size& size = Size(),
const Scalar& mean = Scalar(),
bool swapRB = true,
bool crop = false,
int ddepth = CV_32F
);
```
参数的详细解释如下:
- image:输入的图像,可以是cv::Mat对象、文件路径或者网络资源的URL。
- scalefactor:可选参数,图像缩放因子。将图像按比例缩放。默认为1.0,表示不进行缩放。
- size:可选参数,目标尺寸。指定将图像调整为的目标尺寸。默认为Size(),表示保持原始图像的尺寸。
- mean:可选参数,均值。用于将图像像素值减去的均值。默认为Scalar(),表示不进行均值减法。
- swapRB:可选参数,交换通道。指定是否交换图像的通道顺序。默认为true,表示交换R和B通道。
- crop:可选参数,裁剪。指定是否对图像进行裁剪。默认为false,表示不进行裁剪。
- ddepth:可选参数,深度。指定blob的深度类型。默认为CV_32F,表示32位浮点数。
这些参数的组合可以根据具体的深度学习模型和任务来进行调整,以适应不同的输入要求。