关于OpenCV 透视变换的所用的变换矩阵问题 [问题点数:20分,结帖人wl_soft50]

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OpenCV 透视变换
<em>透视变换</em>是将图像从一个视平面投影到另外一个视平面的过程,所以<em>透视变换</em>也被称为投影映射(Projection Mapping)。在图像的仿射变换中需要<em>变换矩阵</em>是一个2x3的两维平面<em>变换矩阵</em>,而<em>透视变换</em>本质上空间立体三维变换,根据其次坐标方差,要把三维坐标投影到另外一个视平面,就需要一个完全不同的<em>变换矩阵</em>M,所以这个是<em>透视变换</em>跟OpenCV中几何仿射变换最大的不同。变换公式为:其中,<em>变换矩阵</em>:可以拆成四
透视变换的实现以及透视变换矩阵的构造
        <em>透视变换</em>(Perspective Transformation)是什么,无需多说,但是一个非常惨痛的现实是如果你想知道怎么样才能在编程做,你只能得到一些调用<em>opencv</em>函数的文章,简直有病,谁不会调用函数,我搜索实现肯定是要找代码参考看下是怎么实现算法的,你调用函数还敢叫自己“实现”?那我用调用Django的模块是不是实现了后端框架的开发啊?        言归正传,要了解<em>透视变换</em>...
【图像处理】透视变换 Perspective Transformation
<em>透视变换</em>(Perspective Transformation)是将图片投影到一个新的视平面(Viewing Plane),也称作投影映射(Projective Mapping)。通用的变换公式为:u,v是原始图片左边,对应得到变换后的图片坐标x,y,其中。<em>变换矩阵</em>可以拆成4部分,表示线性变换,比如scaling,shearing和ratotion。用于平移,产生<em>透视变换</em>。所以可以理解成仿射等是透
基于OpenCV的图像配准之后的透视变换
在通过SIFT、SURF或者ORB进行特征点检测,生成了特征点和特征点描述子的vector后,如何进一步的进行对于图像的矫正。这个时候就用到了<em>opencv</em>的另外两个函数findHomography和perspectiveTransform。   findHomography是用来计算两张图像的单应性矩阵的。<em>opencv</em>的官方文档中有详细的使用说明:   前两个参数分别是通过之前的特征检测找到
opencv计算棋盘格内角点坐标(通过4个内角点获得转换矩阵),并同时用halcon和opnecv对图像进行透视变换
该篇和上篇的主要区别是选取4个内角点而不是全部内角点计算转换矩阵,程序改变不大,主要是想看一下两者之间矫正结果有什么区别。// projectivetest.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 //通过四点获得<em>透视变换</em>矩阵#include &amp;amp;quot;stdafx.h&amp;amp;quot; #include &amp;amp;quot;cv.h&amp;amp;quot; #include &amp;amp;quot;cxcore.h&amp;amp;quot; #inc
opencv透视变换
1、目前效果最好的一个: 但还是纸牌能检测出来https://blog.csdn.net/mysteryrat/article/details/8955229 2、https://blog.csdn.net/zszszs1994/article/details/53289237 下面将我修改运行成功的代码贴出,至于优化,提高识别四边形准确度,还需要继续研究。 //<em>透视变换</em>,检测四边形,有时候...
OpenCV 透视变换的两个实例
参考文献:http://www.cnblogs.com/self-control/archive/2013/01/18/2867022.htmlhttp://<em>opencv</em>-code.com/tutorials/automatic-perspective-correction-for-quadrilateral-objects/<em>透视变换</em>:http://blog.csdn.net/xiaowei_cq...
opencv 实现任意角度的透视变换
<em>opencv</em>中提供了getPerspectiveTransform函数来获取由四对点间的转换矩阵,输出矩阵为3*3, 同时也提供了warpPerspective函数来对通过<em>变换矩阵</em>来对图像进行<em>透视变换</em>的操作,同时还提供了perspectiveTransform来提供对点的转换: getPerspectiveTransform: Calculates a perspective transf
【OpenCV】透视变换
接上篇 二 <em>透视变换</em> <em>透视变换</em>是将图像投影到一个新的视平面,也称作投影映射。<em>透视变换</em>能提供更大的灵活性,但是一个透视投影并不是线性变换,因此其采用的是3X3的映射矩阵,控制点变为4个。 Opencv中有封装好的<em>透视变换</em>函数: void warpPerspective(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int...
【OpenCV3.3】通过透视变换矫正变形图像
在平面图像处理中,因为镜头角度等原因,容易导致图像出现倾斜、变形等情况,为了方便后续处理我们常常需要进行图像矫正,其中主要技术原理是两种变换类型--仿射变换(Affine Transformation)和<em>透视变换</em>(Perspective Transformation)。         仿射变换是二维坐标间的线性变换, 故而变换后的图像仍然具有原图的一些性质,包括“平直性”以及“平行性”,常用于
OpenCV-透视变换及对二维点求透视变换之后的坐标
OpenCV-<em>透视变换</em>及对二维点求<em>透视变换</em>之后的坐标 微信公众号:幼儿园的学霸 个人的学习笔记,<em>关于</em>OpenCV,<em>关于</em>机器学习, …。<em>问题</em>或建议,请公众号留言; 目录 前言 基本原理 OpenCV<em>透视变换</em>函数代码 前言   在做车道线检测中用到了<em>透视变换</em>的一点内容,用于将相机拍摄的图像转换到道路平行的视角下,即鸟瞰图,然后在鸟瞰图中进行车道线检测。   如图1、图2所示分别为相机...
仿射变换、透视变换、单应矩阵
OpenCV特征点检测匹配图像-----添加包围盒
透视变换的原理推导(cvGetPerspectiveTransform)
从<em>opencv</em>源码中基本能看懂, xi,yi ----世界坐标点 ui,vi ----图像坐标点 /* Calculates coefficients of perspective transformation * which maps (xi,yi) to (ui,vi), (i=1,2,3,4): * * c00*xi + c01*yi + c02 *
OpenCV中二维点求取进行仿射和透视变换之后的坐标点方法
我使用的是OpenCV 2.2版本。得到了一个透视矩阵,想把屏幕上的一个二维点经过这个透视矩阵进行变换,本身很简单的一个事情,却颇费了一番周折。原因是刚接触OpenCV,而且使用了OpenCV新添加的C++部分的矩阵类Mat,使用起来还真有点不顺手,因为OpenCV中没有向量的说法。一个矩阵变换一个向量就让我找了半天。 最终得以解决,还是使用了CvMat类而不是Mat类。代码如下:
【OpenCV3图像处理】仿射变换 透视变换
图像处理的仿射变换和<em>透视变换</em>仿射变换和<em>透视变换</em>更直观的叫法可以叫做“平面变换”和“空间变换”。一个是二维坐标(x,y),一个是三维坐标(x,y,z)仿射变换:二维平面的变换 ; 线性变换 ;已知3对坐标点就可以求得<em>变换矩阵</em><em>透视变换</em>:三维空间的变换 ; 非线性变换 ;已知4对坐标点可以求得<em>变换矩阵</em>仿射变换仿射变换是空间直角坐标系的变换,从一个二维坐标变换到另一个二维坐标,仿射变换是一个线性变换,他保持
在OpenCV中实现透视变换的方法
本来看<em>透视变换</em>是想用在 OpenCV 中的,但是由于太懒了,在 Matlab 中实现之后就没有再看,现在终于又看了看 OpenCV 的 API ,感觉比 Matlab 容易一些,在此写出与大家分享,样例图片跟在 Matlab 中的一样,这里就不再贴出来了,如果需要看的话可以看博主的前一篇文章在Matlab中实现<em>透视变换</em>的方法,另外本文为博主原创,转载请注明,谢谢~ 样例点的设定还是参见博主前一篇
单应矩阵与透视变换矩阵
<em>透视变换</em>矩阵与单应矩阵1. 单应矩阵单应矩阵Wikipedia定义为: In the field of computer vision, any two images of the same planar surface in space are related by a homography (assuming a pinhole camera model). 在计算机视觉领域,空间同一平面
Opencv中使用Surf特征实现图像配准及对透视变换矩阵H的平移修正
图像配准需要将一张测试图片按照第二张基准图片的尺寸、角度等形态信息进行透视(仿射)变换匹配,本例通过Surf特征的定位和匹配实现图像配准。 配准流程: 1. 提取两幅图像的Surf特征 2. 对Surf特征进行匹配,找到最匹配的特征点对 3. 提取最优配对点的坐标,生成<em>透视变换</em>矩阵 4. 对测试图像经过<em>透视变换</em>,生成配准图像 以下是Opencv代
opencv2413 透视变换
因为项目需要,开始接触<em>透视变换</em>的原理和实现。注意<em>透视变换</em>与仿射变换的区别。 其核心思想是:找到原图像中的四个点,确定变换之后的四个点位置,一一对应,然后调用函数,计算出<em>透视变换</em>的4*4矩阵.。最后,利用得到的<em>透视变换</em>矩阵,根据原图像,即可计算出变换之后的图像。 话不多说,先上一些代码。 cv::Mat quad = cv::Mat::zeros(300, 220, CV_8UC3);//目标
Opencv之仿射变换和透视变换
仿射变换是一种二维坐标之间的变换,变换前后保持图形的平直性和平行性。仿射变换可以理解为是向量经过一次线性变换和一次平移变换。 <em>透视变换</em>可以看做是二维与三维坐标之间的变换,变换前后没有了仿射变换的特性。其实仿射变换是<em>透视变换</em>的一种特殊形式。下图能够展示两种变换的区别: 仿射变换仿射变换可以表示为一个线性变换加上一个平移变换,所以仿射变换可以用来表示: a. 旋转(线性变换) b. 平移(向量加) c...
透视变换矩阵(单应矩阵)计算:findHomography 与 getPerspectiveTransform
两者联系:     都用于计算单应矩阵,即解一个线性方程组。由于单应矩阵有8个未知数(3*3,其中第9个数为1),所以至少需要4个点(每个点-x,y,提供2个约束方程)。 两者区别:     1.计算方法不同:通过跟踪源码,发现getPerspectiveTransform用的是SVD分解,findHomography看不出是用什么方法(没注释,一堆等式)。但两者计算结果是一样的。
图像的透视变换
前几天写了一篇图像的仿射变换,因为图像的仿射变换是图像<em>透视变换</em>的子集,所以了解掌握图像的仿射变换是很重要的。
OpenCV之图像变换(仿射变换与透视变换
参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24591720 仿射变换(affine transform)与<em>透视变换</em>(perspective transform)在图像还原、图像局部变化处理方面有重要意义。通常,在2D平面中,仿射变换的应用较多,而在3D平面中,<em>透视变换</em>又有了自己的一席之地。两种变换原理相似,结果也类似,可针对不同的场合使用适当的变换。 仿射变换和<em>透视变换</em>的...
OpenCV图像变换(仿射变换与透视变换)
OpenCV图像变换(仿射变换与<em>透视变换</em>) 仿射变换(affine transform)与<em>透视变换</em>(perspective transform)在图像还原、图像局部变化处理方面有重要意义。通常,在2D平面中,仿射变换的应用较多,而在3D平面中,<em>透视变换</em>又有了自己的一席之地。两种变换原理相似,结果也类似,可针对不同的场合使用适当的变换。 仿射变换和<em>透视变换</em>的数学原理不需深究,其计算方法为
opencv计算棋盘格内角点坐标(通过多个内角点获得转换矩阵),并同时用halcon和opnecv对图像进行透视变换
本篇主要是为了方便以后查找,所以直接贴代码。程序基本思路是,用<em>opencv</em>计算棋盘格内角点坐标(垂直拍摄和倾斜拍摄,再通过获得的垂直内角点坐标和倾斜内角点坐标计算出转换矩阵。)为了比较halcon和<em>opencv</em>的校正效果,程序同时用<em>opencv</em>和halcon对图像进行校正。#include &amp;amp;quot;stdafx.h&amp;amp;quot; #include &amp;amp;quot;cv.h&amp;amp;quot; #include &amp;amp;quot;cxcore
opencv透视变换函数,通过输入4个角点坐标实现透视变换
需要头文件   #include &quot;core/core.hpp&quot; #include &quot;highgui/highgui.hpp&quot; #include &quot;imgproc/imgproc.hpp&quot; ////////////////////////////////////////////////////////////////// //函数功能:图片<em>透视变换</em> //输入: Mat src原图像 ...
【OpenCV】图像变换(五)-仿射变换和透视变换
在上篇的博文中,我们重点讨论了基于霍夫变换的线段和圆检测。其实在图像的变换中,还有一部分是几何操作,这些操作包括各种方式的拉伸,包括一致性缩放和非一致性缩放(即扭曲)。对于平面区域,有两种方式的几何转换:一种是基于2×3矩阵进行的变换,叫仿射变换;另一种是基于3×3矩阵进行的变换,叫<em>透视变换</em>或者单应性映射。<em>关于</em>仿射变换和透射变换的矩阵变换,这篇博文不做重点讨论,因为图像本质就是矩阵,对矩阵的变换就是
图形学中的透视变换
************************* 点的透视投影 把P投影到视平面上一点(x*, y*),N是视点到视平面的距离。由相似三角形可得:    所以, (1) 注意这里的Pz **************************  直线的透视投影  设直线 p(t) 过点P,即 p(t)=P+t*(cx, cy, cz) 把 p(t) 点代入
图像处理的仿射变换与透视变换
引言   这一周主要在研究图像的放射变换与<em>透视变换</em>,目前出现的主要<em>问题</em>是需要正确识别如下图中的编码标志点圆心。 1.当倾斜角较小时: 2.倾斜角较大时:   由上面两幅图可以看出,当倾斜角较大时,中间的圆斑将变为椭圆,四周的圆环带之间的面积比关系也将出现变化,影响识别算法的正确判断。   那么如何将倾斜角如此大的编码标志点进行校正呢?这便是本篇文章需要解决的<em>问题</em>。 一 仿射...
仿射变换和透视变换详解
仿射变换和<em>透视变换</em>都是计算机视觉中重要的图像变换操作,然而也困扰了我很久,通过找寻很多资料总算大致弄明白了这两个变换。仿射变换旋转和平移都是仿射变换的特殊形式。wiki详细解释:https://en.wikipedia.org/wiki/Affine_transformation变换示例:OpenCV中提供warpAffine函数用来实现仿射变换该函数要求提供用来进行仿射变换的矩阵(2x3),如果...
OpenCV仿射变换+投射变换+单应性矩阵
原文来自godenlove007的CSDN博客http://blog.csdn.net/godenlove007/article/details/9364971 本来想用单应性求解小规模运动的物体的位移,但是后来发现即使是很微小的位移也会带来超级大的误差甚至错误求解,看起来这个方法各种行不通,还是要匹配知道深度了以后才能从三维仿射变换来入手了,纠结~ estimateRigid
透视变换——鸟瞰图
http://www.cnblogs.com/liekkas0626/p/5262942.html#include #include "highgui.h" #include "<em>opencv</em>2/imgproc/imgproc.hpp" int main() { // get original image. cv::Mat originalImage =
透视矩阵变换推导
透视投影是3D固定流水线的重要组成部分,是将相机空间中的点从视锥体(frustum)变换到规则观察体(Canonical View Volume)中,待裁剪完毕后进行透视除法的行为。在算法中它是通过透视矩阵乘法和透视除法两步完成的。             透视投影变换是令很多刚刚进入3D图形领域的开发人员感到迷惑乃至神秘的一个图形技术。其中的
opencv 仿射变换和透视变换
一、话说仿射变换和<em>透视变换</em>对于平面区域,有两种方式的几何转换:一种是基于2×3矩阵进行的变换,叫仿射变换;另一种是基于3×3矩阵进行的变换,叫<em>透视变换</em>或者单应性映射。<em>关于</em>仿射变换和透射变换的矩阵变换,这篇博文不做重点讨论,因为图像本质就是矩阵,对矩阵的变换就是对图像像素的操作,很简单的数学知识。仿射变换可以形象的表示成以下形式。一个平面内的任意平行四边形ABCD可以被仿射变换映射为另一个平行四边形...
第六章 - 图像变换 - 图像拉伸、收缩、扭曲、旋转[2] - 透视变换(cvWarpPerspective)
<em>透视变换</em>(单应性?)能提供更大的灵活性,但是一个透视投影并不是线性变换,因此所采用的映射矩阵是3*3,且控点变为4个,其他方面与仿射变换完全类似,下面的例程是针对密集变换,稀疏图像变换则采用cvPerspectiveTransform函数来处理。 ---------------------------------------------------------------------------
图像透视变换原理及实现
先贴上代码和图function perspective_mat = getPerspective(moving_points,fixed_points) % GETPERSPECTIVE 根据点获取<em>透视变换</em>矩阵 % 输入: % moving_points:n*2点集坐标(x,y) % fixed_points:n*2点集坐标(x,y),点顺序要对应moving_points % 输...
透视变换,图像拼接
#include &amp;lt;iostream&amp;gt; #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/<em>opencv</em>.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/highgui/highgui.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/core/core.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/imgproc/imgproc.hpp&amp;gt; #include ...
透视变换的推导
参考网址: http://www.codeguru.com/cpp/misc/misc/graphics/article.php/c10123/Deriving-Projection-Matrices.htm#page-3 http://blog.csdn.net/zhanghua1816/article/details/23121735在3D图形学中所有的变换,其中<em>透视变换</em>是稍微复杂一点的。平
利用透视变换完成车牌图像校正
1.<em>透视变换</em>原理:可以看大牛的博客图像几何变换之<em>透视变换</em>点击打开链接warpPerspective函数点击打开链接2.OpenCV实现车牌图像校正在车牌识别之前,一般都需要对车牌图像进行校正,校正的图像便于后续字符分割。#include &amp;lt;<em>opencv</em>2\<em>opencv</em>.hpp&amp;gt; using namespace std; using namespace cv; int main() ...
Opencv学习——仿射变换和透视变换
仿射变换是一种二维坐标之间的变换,变换前后保持图形的平直性和平行性。仿射变换可以理解为是向量经过一次线性变换和一次平移变换。 <em>透视变换</em>可以看做是二维与三维坐标之间的变换,变换前后没有了仿射变换的特性。其实仿射变换是<em>透视变换</em>的一种特殊形式。
仿射变换,透视变换:二维坐标到二维坐标之间的线性变换,可用于landmark人脸矫正。
仿射变换: 仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换,并保持二维图形的“平直性”。转换前平行的线,在转换后依然平行。如下图: import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('lena.jpg', 1) rows,cols,channel = img.s
解决透视变换后图片信息丢失的问题
最近在做图像拼接,思路是首先对输入的两幅图进行特征提取,提取的方法使用的是经典的SIFT(Scale-invariant feature transform)算法;然后进行特征匹配,匹配的思路是将一幅图中的特征点以K-D树的形式进行存储,再遍历另一幅图的所有特征点,在这颗K-D树中寻找与之匹配的特征点;匹配依据为最临近点与次临近点欧氏距离的比值,该比值人为设定,越小,匹配精度越高,相应的匹配点数目
图像拼接之转透视矩阵
在图像拼接领域中,透视矩阵起着至关重要的作用,网络上<em>关于</em>这一知识的介绍已经很多,本人在此稍加总结和归纳一下,也方便自己今后查找一些结论性的要点(别人的再怎么好,还是自己的看起来舒服:)),接下来,就让我们对透视矩阵做一番深入性的认识吧。
仿射变换与透视变换区别
仿射变换 1) 用途 旋转 (线性变换),平移 (向量加).缩放(线性变换),错切,反转 2) 方法 仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换,它保持了二维图形的“平直性”(直线经过变换之后依然是直线)和“平行性”(二维图形之间的相对位置关系保持不变,平行线依然是平行线,且直线上点的位置顺序不变)。任意的仿射变换都能表示为乘以一个矩阵(线性变换),再加上一个向量 (平移) 的形式. ...
OpenCV 透视变换实例
// affine transformation.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" /** * Automatic perspective correction for quadrilateral objects. See the tutorial at * http://<em>opencv</em>-code.com/tutorials/automa
鸟瞰透视变换算法
在机器人导航的一项中常见的工作就是将机器人场景的摄像机视图转换到从上到下的“俯视”视图,即鸟瞰图 其算法的基本流程如下 https://blog.csdn.net/jskjdxmgj/article/details/50740757...
单应性变换、仿射变换、透视变换
单应性变换 如下图所示的平面的两幅图像。红点表示两幅图像中的相同物理点,我们称之为对应点。这里显示了四种不同颜色的四个对应点 - 红色,绿色,黄色和橙色。 一个Homography是一个变换(3×3矩阵),将一个图像中的点映射到另一个图像中的对应点。单应性变换其实就是一个平面到另一个平面的变换关系。 仿射变换 仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换(相同平面),它保持了二维...
OpenCV-Python系列·第六集-2:透视变换
# -*- coding: utf-8 -*- &quot;&quot;&quot; Created on Fri Aug 24 17:14:55 2018 @author: Miracle &quot;&quot;&quot; import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('../data/lena.jpg') rows,cols,channel = image.shape src_point...
python opencv 实现任意角度的透视变换
# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np def rad(x): return x * np.pi / 180 img = cv2.imread("6.jfif") cv2.imshow("original", img) # 扩展图像,保证内容不超出可视范围 img = cv2.copyMakeBorder(img,
透视矩阵的推导(最直观、最深入、最还原,看完请点赞。)
由参数l,r,b,t,n,f定义的透视投影矩阵的推导困惑了我差不多一个多礼拜,这几天几乎是天天都在思考这个<em>问题</em>,昨天晚上3点多钟我突然醒了,然后我又开始想这个<em>问题</em>,结果终于让我给想通了,于是我赶紧起床把这个思路记在了草稿纸上,还专门照了张照片作证。 为了解决这个<em>问题</em>,前几天我专门发了两篇帖子求答案,结果知网上的竟然沉掉了。而在csdn上也没有得到答案(质疑有关透视投影矩阵的推导)。幸亏我自己还
最小二乘计算仿射变换
转载自http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/5969193 设原图像为f(x,y),畸变后的图像为F(X',Y'),要将F(X',Y')恢复为f(x,y),就是要找到(X',Y')坐标与(x,y)坐标的转换关系,这个转换关系称为坐标变换,表示为(x,y)=T(X',Y')。 景物在成像过程中产生的扭曲,会使图像的比例失调,可
仿射变换&透视变换
介绍图像处理中的两种几何变换:仿射变换和<em>透视变换</em>。
透视变换详解 及 代码实现(一)
一、世界坐标轴和摄像机坐标轴 从下图中可以看到,世界坐标为(X,Y,Z)  相机坐标为(Xc,Yc,Zc) 而世界坐标变换到相机坐标存在一个旋转矩阵变换R以及一个位移变换T。 根据上图可以得到世界坐标到相机坐标的公式变换!!              世界坐标到相机坐标的公式 接下来我们来说下不同坐标轴变换的旋转矩阵
透视变换详解 及 代码实现
一、世界坐标轴和摄像机坐标轴 从下图中可以看到,世界坐标为(X,Y,Z)  相机坐标为(Xc,Yc,Zc) 而世界坐标变换到相机坐标存在一个旋转矩阵变换R以及一个位移变换T。 根据上图可以得到世界坐标到相机坐标的公式变换!!                        世界坐标到相机坐标的公式 如果假设没有坐标的平移存在即
透视变换(进阶)
一 前言   之前在公众号中写过一篇文章——图像处理的仿射变换与<em>透视变换</em>,这篇文章是对<em>透视变换</em>做了进一步深入研究。 二<em>透视变换</em>   <em>透视变换</em>比仿射变换更普遍。它们不一定保持线条之间的”平行性”,但是因为它们更普遍,也更实用,几乎所有在日常图像中遇到的变换都是<em>透视变换</em>。有没有想过为什么两条轨道似乎在远处会相遇?   这是因为您的眼睛中的对图像好比做了<em>透视变换</em>,<em>透视变换</em>不一定保持平行线平行...
OpenCV各种变换:仿射、投射、单应性矩阵等记录
本文仅仅只是记录OpenCV的几个几何变换相关函数,OpenCV3.0官方指南网址: https://docs.<em>opencv</em>.org/3.0-beta/modules/imgproc/doc/geometric_transformations.html convertMaps() 将图像从一种类型,转换成另一种类型 remap() 对图像应用通用几何变换。 resize() 调...
opencv3/C++ 平面对象识别&透视变换
findHomography( ) 函数findHomography( )找到两个平面之间的<em>透视变换</em>H。 参数说明: Mat findHomography( InputArray srcPoints, //原始平面中点的坐标 InputArray dstPoints, //目标平面中点的坐标 int method = 0, //用于计算单应性矩阵的方法 double ransacRepro
图像预处理——透视变换(三):校正步骤
图像<em>透视变换</em>校正步骤
透视变换
http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/26471527 <em>透视变换</em>(Perspective Transformation)是将图片投影到一个新的视平面(Viewing Plane),也称作投影映射(Projective Mapping)。通用的变换公式为: u,v是原始图片左边,对应得到变换后的图片坐标x,y,其
二维透视投影变换
齐次坐标的好处是,可以把投影变换转化成线性变换,从而使用矩阵运算来对<em>问题</em>求解。 使用齐次坐标,可以有以下变换 写成方程式表达: x' = Ax + By + Cw y' = Dx + Ey + Fw w'= Gx + Hy + Iw 其中 (x,y,w) 是变换前的坐标,(x',y',w')是变换后的坐标 根据仿射变换理论,系数C,F表示变换前后的原点位移(平
在Matlab中实现透视变换的方法
<em>透视变换</em>在两幅图像中进行对应非常有用,看下面的两幅图 第一幅图是源图像,图中有五个点,分别是四个顶点和中间的一个点(对应目标图中的中心点)   第二幅图是目标图,包括与源图像中的五个点对应的五个点 下面就要用Matlab根据四个顶点求<em>透视变换</em>矩阵,然后将源图像中中间的那个点对应到目标图像中去。 源图像中的点的坐标矩阵为: B =      1 
opencv for python (10) 图像旋转函数+仿射变换函数+透视变换
函数 cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),45,0.6) 第一个参数——原图像旋转中心 第二个参数——以度为单位的旋转角度。正值表示逆时针旋转 第三个参数—— 各向同性的比例因子。 函数输出——仿射变换,2x3浮点矩阵 函数cv2.warpAffine(img,M,(2*cols,2*rows)) 第一个参数——原图像 第二个参数——2x3仿
透视投影(Perspective Projection)变换推导
透视投影(Perspective Projection)变换推导 透视投影是3D固定流水线的重要组成部分,是将相机空间中的点从视锥体(frustum)变换到规则观察体(Canonical View Volume)中,待裁剪完毕后进行透视除法的行为。在算法中它是通过透视矩阵乘法和透视除法两步完成的。     透视投影变换是令很多刚刚进入3D图形领域的开发人员感到迷惑乃至神秘的一个
关于OPencv里仿射变化和透射变换的理解和理论
当我们绕着图像原点进行图像旋转时,其旋转矩阵M是:  此变换如果在sin和cos前面加个系数,则是进行旋转和缩放。 如果要进行绕图像任意位置的旋转,则需计算出其:M=[α−β−βα(1−α)centerx−βcenteryβcenterx+(1−α)centery]   其中a的scale*cos(angle), b为scale*sin(angle),这个是具有缩放因子的,把scale置
【辅助驾驶】透视变换、仿射变换(包含鸟瞰图、俯视图、正视图)[1]——原理
一、目的 应用1:实现扫描功能,类似“扫描全能王APP” 应用2:辅助驾驶(行车记录仪) 二、原理 1、仿射变换  1)定义: 仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换。它保持了二维图形的“平直性”(直线经过变换之后依然是直线)和“平行性”(二维图形之间的相对位置关系保持不变,平行线依然是平行线,且直线上点的位置顺序不变)。 仿射变换可以直观理解为旋转、平移、缩放等操作...
[多视图几何] - 逆透视变换
逆<em>透视变换</em> 部分参考其他文章,自己理解学习 前言 在多视图几何中,射影映射(projection mapping)是一种非常重要的三维平面到三维平面之间的变换,射影平面IP2IP^2上的点满足一种映射hh,使IP2IP^2上的点x1,x2,x3x_1,x_2,x_3共线时,当且仅当h(x1),h(x2),h(x3)h(x_1),h(x_2),h(x_3)也共线。并且射影映射可以组成一个群
透视变换为椭圆,其缩放比例如何求?
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由对应四点求透视投影矩阵
void get_H_matrix(matchingslist matchings,CvMat* H_Mat1,CvMat* H_Mat2) {    CvPoint2D32f *points1=new CvPoint2D32f[4];  CvPoint2D32f *points2=new CvPoint2D32f[4];  matchingslist::iterator ptr = m
透视变换--基于getPerspectiveTransform()及像素赋值(未涉及插值)
好久没写博客了,因为白天要去实习,晚上看论文实在抽不出时间,由于项目需要,研究了<em>透视变换</em>,在网上找了一圈不是缺腿就是少胳膊的,后来对缺省的代码进行补充使其可以调通,现贴出来供大家学习使用,代码如下: #include&lt;iostream&gt;#include&lt;<em>opencv</em>2/highgui/highgui.hpp&gt;#include&lt;<em>opencv</em>2/imgproc/imgpr...
利用逆透视变换获取车载图象的鸟瞰图
近年来在人工智能潮流下,各行各业对无人驾驶技术的发展投来了越来越多的关注。在智能驾驶系统的研究中,车道线检测的研究是非常重要的一环;鉴于绝大多数城市道路交通环境特性和车道线本身特性,当前车道线检测研究使用的绝大部分方法都是基于计算机视觉的方法,近几年深度学习方法的发展非常迅猛,但是由于深度学习依赖巨量的训练数据和其成本高昂的硬件需求,当前市场上使用的大多数智能驾驶产品都没有引入基于深度学习的视觉解...
opencv-第六章-图像变换-重映射、仿射变换、透视变换
<em>opencv</em>-第六章-图像变换-重映射、仿射变换、<em>透视变换</em>
深入探索透视投影变换,齐次坐标
深入探索透视投影变换 转自:http://space.flash8.net/space/?638324/viewspace-373290.html 透视投影是3D固定流水线的重要组成部分,是将相机空间中的点从视锥体(frustum)变换到规则观察体(Canonical View Volume)中,待裁剪完毕后进行透视除法的行为。在算法中它是通过透视矩阵乘法和透视除法两步完成的。   透
射影变换与仿射变换、透视变换(射影既透视,包含了Z轴的信息)
参考: http://blog.csdn.net/kinbosong/article/details/64923831 http://blog.sina.com.cn/s/blog_90cf580001013oc4.html http://blog.csdn.net/u014096352/article/details/53526747 https://zhidao.baidu.com/quest...
基础矩阵、本质矩阵、单应性矩阵、透射变换、仿射变换
再讲下基本矩阵,存在这么一个矩阵F,使得空间中不在两图像平面上的任意点X分别在两图像的投影坐标x,x'满足等式(x')T*F*x=0,即x'的转置乘以F,再乘以x的结果为0,那么F就是左边图像到右边图像的基本矩阵,从公式上可以看出基本矩阵是有方向的,右图到左图的基本矩阵就是F的转置。F矩阵有如下性质: 1、秩为2; 2、F矩阵是一个7个自由度的3*3矩阵(3*3矩阵本身9个自由度,因为相差一个常数因
数字图像处理(1)- 透视变换
人的眼睛看近的物体要比远的物体要大。这通常称之为透视。而变换是一个对象的转换,例如从一种状态到另外一种。 所以,总的来说,<em>透视变换</em>是处理3D世界转换成二维图像。人的视觉工作原理与相机的工作原理一样。 我们首先开始讨论参照系的概念: 参照系:
opencv四点投影变换
// <em>opencv</em>实现投影变换 // 2015 - 09 - 05 create by hym // 在屏幕上依次点四个点(左上->左下->右下->右上),再点击屏幕上任意一点即可#include #include #include "<em>opencv</em>2/imgproc/imgproc.hpp"
图像处理之_仿射变换与透视变换
1.      仿射变换 1)             用途 旋转 (线性变换),平移 (向量加).缩放(线性变换),错切,反转 2)             方法 仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换,它保持了二维图形的“平直性”(直线经过变换之后依然是直线)和“平行性”(二维图形之间的相对位置关系保持不变,平行线依然是平行线,且直线上点的位置顺序不变)。任意的仿射变换都能表示
透视变换详解 及 代码实现(二)
  根据 逆<em>透视变换</em>详解 及 代码实现(一)的原理 下面我用车上拍摄的车道图像,采用逆<em>透视变换</em>得到的图像,给出代码前我们先看下处理结果。   首先是原始图像: 下图为逆<em>透视变换</em>图像:   下面说具体的实现吧!! 一、参数设置: 1、需要知道相机的内部参数(这个具体步骤可以找相关文档,这里就不具体展开说)。 我们这里假设已经获取内部参数: 相机焦距,相机光学中心, 相机...
单应性及透视变换
1 单应性(Homography)为了实现逆<em>透视变换</em>,首先要先理解单应性。 平面上某点PP,在世界坐标系下和图像坐标系下的坐标分别表示为MM和mm,则: sm˜=A[R,t]M˜s\widetilde{m}=A[R,t]\widetilde{M} 其中,ss为尺度因子,AA为内参矩阵,R,tR,t统称为外参矩阵,将其展开如下: s⎡⎣⎢uv1⎤⎦⎥=A[r1r2r3t]⎡⎣⎢⎢⎢XYZ1
【图像处理】计算机视觉 透视变换 Perspective Transformation
<em>透视变换</em>(Perspective Transformation)是指利用透视中心、像点、目标点三点共线的条件,按透视旋转定律使承影面(透视面)绕迹线(透视轴)旋转某一角度,破坏原有的投影光线束,仍能保持承影面上投影几何图形不变的变换。 <em>透视变换</em>(Perspective Transformation)是将图片投影到一个新的视平面(Viewing Plane),也称作投影映射(P
基于Opencv3.0对图像进行透视变换
一,计算图片 垂直拍摄的标定板 倾斜30度拍摄的标定板 待处理图像二,矫正效果 矫正效果图二,源码 全局变量 //####################################### std::vector pointsCZ, pointsQX; //垂直,倾斜 //#######################################1,计算标定板,获取
单应性变换、仿射变换、透视变换 很到位
引用 在路上 的博文 https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/80728757 单应性变换 如下图所示的平面的两幅图像。红点表示两幅图像中的相同物理点,我们称之为对应点。这里显示了四种不同颜色的四个对应点 - 红色,绿色,黄色和橙色。 一个Homography是一个变换(3×3矩阵),将一个图像中的点映射到另一个图像中的对应点。单...
对倾斜的图像进行修正——基于opencv 透视变换
这篇文章主要解决这样一个<em>问题</em>: 有一张倾斜了的图片(当然是在Z轴上也有倾斜,不然直接旋转得了o(╯□╰)o),如何尽量将它纠正到端正的状态。 而要解决这样一个<em>问题</em>,可以用到<em>透视变换</em>。 <em>关于</em><em>透视变换</em>的原理,网上已经有一大推了,这里就不再做介绍了。 这篇文章的干货是: 对OpenCV晦涩难懂的<em>透视变换</em>接口的使用细节的描述;基于两套自己提出的自动选择顶点进行<em>透视变换</em>的可以运
最小二乘法求透视仿射矩阵
    之前提到过透视仿射矩阵需要4个点对便可求出A。但是在项目中为了定位精准采用大于4个点对的来获得透视矩阵,点对大于4方程数大于未知数,所有只能通过最小二乘来解该超定矩阵。设矩阵方程为R*A = Y。最小二乘解为:                                                                                          ...
仿射变换与透视畸变
在恢复图像的过程中,可能会需要对透视畸变以及仿射变换进行补偿,今天整理了下<em>关于</em>透视畸变和仿射变换的相关概念。
opencv学习笔记五十:透视变换综合实例
案例背景:对下面发生畸变的图像进行校正  方案思路:灰度二值化分割,闭操作,寻找轮廓,霍夫直线检测,直线排序,直线方程,直线交点,透视矩阵,<em>透视变换</em>。 #include&amp;lt;<em>opencv</em>2\<em>opencv</em>.hpp&amp;gt; using namespace cv; using namespace std; int main(int arc, char** argv) { Mat src ...
【OpenCV】仿射变换 根据眼睛坐标进行人脸对齐 计算变换后对应坐标
<em>opencv</em> 仿射变换 根据眼睛坐标进行人脸对齐 计算变换后对应坐标 使用OpenCV对人脸图像进行仿射变换, 实现人脸对齐功能          人脸图像及68个面部关键点                             仿射变换后人脸图像及关键点      仿射变换将原坐标(x, y)变换为新坐标(x', y')的计算方法:      通过上面的公式,
Opencv3笔记19——仿射变换
仿射变换 仿射变换(Affine Transformation or Affine Map)又称仿射映射。在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间的过程。保持二维图像的“平直性”和“平行性” 一个任意的仿射变换都能表示为乘以一个矩阵(线性变换)再加上一个向量(平移)的形式 常用的三种常见的变换形式 旋转,rotation(线性变换) 平移,transla...
opencv仿射变换和透视变换门牌号实践总结
        前几日在门牌号识别优化过程中发现当摄像头拍摄角度倾斜或者相机仰头拍摄出来的门牌号发生了畸变,即使能够找到门牌号区域也大大降低了识别的准确度,应此想到了倾斜矫正——仿射变换和<em>透视变换</em>,<em>关于</em>这两个概念网上讲解很多,公式不再详述,一句话说一下我看了别人写的一些理解吧,如有理解不到位之处,欢迎指正!1、概念简述仿射变换(Affine Transformation):变换前后平行关系保持不变...
matlab中的透视变换代码
function perspectiveTmg=perspectiveTrans(sourceImg,x_para,y_para) %x_para  [-1,1]   [-1,0]-look from left  [0,1]-look form right         %y_para  [-1,1]   [-1,0]-look from top   [0,1]-look from bott
齐次坐标概念&&透视投影变换推导
齐次坐标概念&&透视投影变换推导 发表于: 2015-10-27   作者:互联网   来源:转载   浏览次数:3   透视投影是3D固定流水线的重要组成部分,是将相机空间中的点从视锥体(frustum)变换到规则观察体(Canonical View Volume)中,待裁剪完毕后进行透视除法的行为。在算法中它是通过透视矩阵乘法和透视除法两步完成的。
用C#实现木马程序(分析)下载
文章原始出处 《黑客防线》第九期 <br> 正文<br> <br> 前一段时间我写了一个关于用C#木马的程序(程序见前),抱歉没有写分析,让大家难过了,现在补上:)。<br> &nbsp;&nbsp;前言: <br> &nbsp;&nbsp;我的技术不是很好,如果你是为了学习木马技术也许没有什么启发,这篇文章为了给学习C#的朋友。<br> &nbsp;&nbsp;木马的介绍:(参照黑客防线2000-2001精华本中的木马原理揭秘)<br> &nbsp;&nbsp;&nbsp;因为本程序是木马程序,所以在介绍之前有一些木马构成的基本知识事先说明,因为下面很多地方会提到这些内容。一个完整的木马系统 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/chenxh/1581?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/chenxh/1581?utm_source=bbsseo[/url]
C++语言习题及解答下载
看看没坏处,做做更没坏处,想想会有帮助,大概这就是我们想要的 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/jackbenge/2459694?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/jackbenge/2459694?utm_source=bbsseo[/url]
bluej--图书馆下载
在bluej环境下,运用java实现图书馆以下功能:一次存入一本书籍、一次存入多本书籍、一次存入一本杂志、一次存入多本杂志、显示图书馆所存储的书籍和杂志、将某年以前的书籍和杂志移除。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xulaoban/2493457?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xulaoban/2493457?utm_source=bbsseo[/url]
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