求快速图象变形(缩放旋转)

VC/MFC > 图形处理/算法 [问题点数:300分,结帖人Cline]
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蓝花 2005年1月 VB大版内专家分月排行榜第三
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黄花 2013年5月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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opencv图片变形 仿射 旋转 透视 弯曲 鱼眼特效

旋转2.1 demo3. 透视变换3.1 demo4. 弯曲4.1 S形状4.2 波浪形5. 鱼眼特效6. 结构定义结构定义(中文)参考文档 1. 仿射变换 可将图片变换为平行四边形 /**@brief从三对对应点计算仿射变换。 @param src[] :原图上...

【数字图像处理】【Matlab】【作业六】几何变换(平移、缩放旋转、镜像、转置等)

注意事项: 1.使用软件:Matlab2019a。 2.使用图像来自Kris Wu微博。 3.所以坐标系均采用竖直为x轴,水平为y轴(与matlab矩阵对应)。 4.初学者代码仅供参考,可自行简化或添加自己想要的部分。...

图像缩放算法_【SIGAI综述】行人检测算法

和人脸检测问题相比,由于人体的姿态复杂,变形更大,附着物和遮挡等问题更严重,因此准确的检测处于各种场景下的行人具有很大的难度。在本文中,将为大家回顾行人检测算法的发展历程。本文转载自:SIGAI行人检测( ...

数字图像处理|Matlab-基于颜色的车牌识别程序

Hough变换的方法在⻋牌区域变形图象被污损情况下容易失效 灰度分割则比直线检测的方法要稳定,但当图象在有许多与⻋牌的灰度非常相似的区域时,该方法也容易失效 纹理分析在遇到类似⻋牌纹理特征的其他因素干扰...

图像的缩放(scale),旋转(rotation),错切(shear)操作

接着上次的平移和镜像操作,这次是缩放旋转和错切操作。

ps怎么缩放图层大小_PS无损修图技巧:智能对象工具的10种高级用法,

今天我们将用三个不同角度的文章,来为大家说一说,ps里边的无损流程中最重要的工具,智能对象工具,01智能对象是Photoshop中的重要功能之一,它是可以保护栅格或者矢量图像原始数据的图层,防止破坏性编辑的重要...

图像几何变换

一,点(x1, y1)关于点(x0, y0)旋转a度后的坐标 1、首先可以将问题简化,先算点(x1, y1)关于源点逆时针旋转a度后的坐标,出之后加上x0,y0即可。 2、关于源点旋转,用极坐标表示 设x1 = Rcos(θ), y1 = Rsin...

java变形金刚_Windows Phone开发(18):变形金刚第九季——变换

变换不是一个好理解的概念,不是吓你,它涉及很多有关代数,几何,以及线性...相信各位如果玩过Photoshop,或者其它的绘图软件,应该知道什么叫做旋转,什么叫做倾斜,什么叫做平移……是的,这些就是我们今天要聊...

卡通图像变形算法(Moving Least Squares)附源码

本文介绍一种利用移动最小二乘法来实现图像变形的方法,该方法由用户指定图像中的控制点,并通过拖拽控制点来驱动图像变形。假设p为原图像中控制点的位置,q为拖拽后控制点的位置,我们利用移动最小二乘法来为原图像...

二维傅里叶旋转定理证明_傅里叶思想漫谈:从希尔伯特空间到不确定性原理

1 绪言傅里叶分析理论是数学史上最为辉煌的成就之一,由此发展和延伸出来的一系列理论在大量学科领域有着深刻的应用,让一代代科学家家为之倾倒与奋斗。因此,傅里叶级数展开式是大学本科数学基础课的重点内容之一,...

双线性插值的图像缩放算法的研究与实现

一、引言 数字图像处理的对象因其涉及到社会的各个领域,倍受到越来越多的关注,而图像缩放作为... 二、空间变换  图像的空间变换,也称几何变换或几何运算,包括图像的平移、旋转、镜像变换、

js学习-边框相关的样式、变形功能、动画效果

边框相关的样式 border-radius 1、border-radius是边框圆角绘制 border-radius:length(左上角和右下角) length(右上角和左下角); 无边框设置时,会把背景进行圆角设置 边框无论是实线,还是虚线等等,都会沿着...

hslogic_图象拼接--数字图像拼接技术

全景图(Panorama),或者说是图像拼接(Mosaic)技术是由于摄像器材的视角限制,不可能一次拍出很大图片而产生的。本文主要围绕拼接合成技术展开讨论,首先关注一下拼接的主要用途,再简单介绍拼接流程和核心问题、图像...

SIFT特征提取原理

SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过一幅图中的特征点(interest points,or corner points)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,...

二维物体形状识别方法比较

二维物体形状识别方法比较

nnU-Net: 破除魔咒,一个成功的医学图象分割技术

nnU-Net: 破除魔咒,一个成功的医学图象分割技术 Author:Fabian Isensee et al. 翻译:李德轩 Abstract. 由于数据集的多样性,语义分割现在是医学图像领域一个非常热门的子环节,大量的新方法每年都会出现。但是,...

指针式仪表自动读数与识别(二):仪表图像预处理

缩放操作的主要目的是减小图像大小,减少计算量,缩放操作不是必须的,但是如果系统对输入图像的大小有要求,比如需要归一化处理,那么就需要进行缩放,常见的缩放方式有等比缩放和强制缩放。 等比缩放是指按原始...

二维物体形状识别方法(二)

这个论文不知道作者转自哪里,暂时就写博客作者地址吧:http://blog.chinaunix.net/uid-24517893-id-3140811.html 摘 要 针对模式识别中二维物体的形状识别问题,以二值图像中的物体形状为主要研究对象,依次从...

Windows Phone开发(18):变形金刚第九季——变换

变换不是一个好理解的概念,不是吓你,它涉及很多有关代数,几何,以及线性代数的知识。...相信各位如果玩过Photoshop,或者其它的绘图软件,应该知道什么叫做旋转,什么叫做倾斜,什么叫做平移…… 是的,这些就是

OpenGL坐标系及坐标转换

OpenGL通过相机模拟、可以实现计算机图形学中最基本的三维变换,即几何变换(模型变换—视图变换(两者合称几何变换))、投影变换、裁剪变换、视口变换等,同时,OpenGL还实现了矩阵堆栈等。理解掌握了有关坐标...

尺度不变特征变换(SIFT)特征提取分析

尺度不变换特征变换(Scale invariant feature Transform,SIFT)(Lowe,1999,2004)[1],[2]的目标是解决低层次特征提取及其图像匹配应用中的许多实际问题。在博文【特征提取】Harris角点检测中介绍的Harris算子对图像...

机器视觉的9大快速开发库简单介绍

二、VisionPro®7.0系统,快速开发强大的应用系统 快速建立原型和易于集成 先进的机器视觉软件 硬件灵活性 技术优势 VisionPro 的软件结构 关于康耐视(COGNEX) 三、LabVIEW用于机器视觉 四、德国的MVTec...

学PS基础:Photoshop 技能167个

学PS基础:Photoshop 技能167个 经典的Photoshop技巧大全,如果你是初级阶段的水平,熟读此文并掌握,马上进阶为中级水平。... 快速打开文件  双击Photoshop的背景空白处(默认为灰色显示区域...

PS快捷键

所谓的快捷命令,是Photoshop为了提高绘图速度定义的快捷方式,它用一个或几个简单的字母来代替常用的命令,使我们不用去记忆众多的长长的命令,也不必为了执行一个命令,在菜单和工具栏上寻寻觅觅。...

[OpenGL]OpenGL坐标系及坐标转换

OpenGL通过相机模拟、可以实现计算机图形学中最基本的三维变换,即几何变换(模型变换—视图变换(两者合称几何变换))、投影变换、裁剪变换、视口变换等,同时,OpenGL还实现了矩阵堆栈等。理解掌握了有关坐标变换的...

各项异性滤波简介Anisotropic Filtering(AF)

本文主要整理简绍来自互联网的各项异性滤波的知识。 原文链接:... ...纹理是数据的简单矩阵排列——例如,颜色数据、亮度数据或者颜色和alpha(透明度)数据。纹理数组中的每一个独立的数值通

Windows Phone开发(18):变形金刚第九季

变换不是一个好理解的概念,不是吓你,它涉及很多有关代数,几何,以及线性...相信各位如果玩过Photoshop,或者其它的绘图软件,应该知道什么叫做旋转,什么叫做倾斜,什么叫做平移……是的,这些就是我们今天要聊...

全景视频拼接(二)--OpenCV源码解析

一、stitching_detail程序运行流程  1.命令行调用程序,输入源图像以及程序的参数  2.特征点检测,判断是使用surf还是orb,默认是surf。  3.对图像的特征点进行匹配,使用最近邻和次近邻方法,将两个最优的匹配的...

机器视觉的9大快速开发库

转自:http://blog.csdn.net/hemmingway/article/details/8836676一、开源的OpenCV机器视觉我们最常用的软件是OpenCV(Intel OpenSource Computer Vision Library),它的中文论坛...

LABVIEW入门与实战开发100例.pdf

LABVIEW入门与实战开发100例,从基础到入门的基本实例。

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