opencv 放射表换
时间: 2024-05-22 18:09:41 浏览: 13
OpenCV中的放射变换指的是通过平移、旋转、缩放等变换来对图像进行变换的方法。放射变换可以用于实现图像的校正、仿射变换等应用场景。
OpenCV中实现放射变换的函数是cv::warpAffine(),该函数接受输入图像、变换矩阵和输出图像等参数,可以将输入图像按照指定的变换矩阵进行放射变换,并输出到指定的输出图像中。
在进行放射变换时,需要先根据变换需要计算出变换矩阵。在OpenCV中,可以通过cv::getRotationMatrix2D()函数来计算旋转矩阵,也可以通过cv::getAffineTransform()函数来计算仿射矩阵。
相关问题
opencv放射变换
OpenCV中的仿射变换是一种对图像进行线性变换的方法,可以通过确定图像上的三个非共线点的位置,将原始图像变换为目标图像。首先,需要定义变换前的三个点和变换后的三个点,然后使用getAffineTransform函数计算仿射变换矩阵。最后,可以使用warpAffine函数应用仿射变换到原始图像上。
以下是一个使用OpenCV进行仿射变换的示例代码:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
Mat src, dst_affine;
Point2f srcPoints = Point2f(0, 0);
srcPoints = Point2f(src.cols - 1, 0);
srcPoints = Point2f(0, src.rows - 1);
// 变换后的三个点坐标
dstPoints = Point2f(0, src.rows*0.5);
dstPoints = Point2f(src.cols*0.8, src.rows*0.2);
dstPoints = Point2f(src.cols*0.2, src.rows*0.9);
// 计算仿射变换矩阵
Mat M = getAffineTransform(srcPoints, dstPoints);
// 应用仿射变换到原始图像
warpAffine(src, dst_affine, M, src.size());
namedWindow("Affine Transformation");
imshow("Affine Transformation", dst_affine);
waitKey(0);
return 0;
}
```
此代码加载图像,定义了变换前的三个点和变换后的三个点的坐标,然后使用getAffineTransform函数计算仿射变换矩阵M。最后,使用warpAffine函数将变换应用到原始图像上,并显示结果图像。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [opencv——几何变换原理与实现](https://blog.csdn.net/qq_44386034/article/details/125637881)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
opencv中放射变化怎么用
在OpenCV中实现放射变换可以使用函数cv2.getAffineTransform()和cv2.warpAffine()。
首先,使用cv2.getAffineTransform()函数计算源图像和目标图像之间的仿射变换矩阵。该函数需要三个点对,分别是源图像中的三个点和目标图像中对应的三个点。这些点可以手动选择,或者通过其他方法计算得出。
接下来,使用cv2.warpAffine()函数将源图像进行变换,变换后的图像将与目标图像对齐。该函数需要输入源图像、仿射变换矩阵和输出图像的大小。最后输出变换后的图像。
下面是一个使用放射变换实现图像旋转的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('example.jpg')
rows, cols = img.shape[:2]
# 选择旋转中心
center = (cols / 2, rows / 2)
# 定义旋转角度
angle = 45
# 定义放射变换矩阵
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1)
# 进行变换
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先读取了一张图像,然后选择了旋转中心和角度。接着,我们使用cv2.getRotationMatrix2D()函数计算了旋转的仿射变换矩阵,最后使用cv2.warpAffine()函数进行变换。最终我们得到了旋转后的图像。
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