仿射变换用于从图像中提取目标块

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基于机器视觉的木板材分拣系统研究

基于机器视觉的木板材分拣系统研究

基于机器视觉的木板材分拣系统研究作者:晏恒兵仲梁维来源:《软件工程》2021年第12期摘要:木板材作為一种支撑社会发展的重要原材料,被广泛应用于建筑装修业和家具制造业,为了合理利用有限的木材资源,对其进行有效的检测至关重要。

改进的Faster R-CNN (“两阶段”检测)算法对木板材活节、死节、孔洞、裂纹等四类缺陷检测的平均精度分别为99.84%、94.24%、91.28%、90.06%,平均精度均值为93.86%,并根据木板材缺陷类型对其进行等级划分。

利用机器视觉引导技术,分拣机器人能够自动定位放置在传送带上的木板材,并依据木板材等级对其进行分拣作业。

本文还基于C++语言、Qt框架搭建了用于支撑系统运行的软件平台。

关键词:机器视觉;木板材分拣;机器人分拣;深度学习中图分类号:TP302.7 文献标识码:AAbstract: Wood panel, as an important raw material to support social development, is widely used in building, decorating and furniture manufacturing industry. To make the most of limited wood resources, it is very important to detect wood panel effectively. The improved Faster R-CNN (Faster Region-based Convolutional Neural Network, a "two-stage" detection) algorithm has an average precision of 99.84%, 94.24%, 91.28%, and 90.06% for detecting wood panel live knots, dead knots, holes, and cracks, respectively. The mean average precision is 93.86%,and wood panels are classified by defect types. BY using machine vision guidance technology,sorting robots automatically locate the wood panels placed on the conveyor belt, and sort them according to the grade of the wood panels. A software platform for system operation is built based on C++ language and Qt framework.Keywords: machine vision; wood panel sorting; robot sorting; deep learning1 引言(Introduction)长期以来,我国在基础设施上的投入逐年递增,木材需求也在不断增加。

仿射变换跟影射变换

仿射变换跟影射变换

仿射变换跟影射变换1.引言1.1 概述本文将介绍两种常见的几何变换方式:仿射变换和影射变换。

这两种变换方式在计算机视觉、图形学和图像处理领域中得到广泛的应用。

仿射变换是一种线性变换,其保持直线的性质。

在仿射变换中,平行线仍然保持平行,不会相交或者改变其相对位置关系。

此外,仿射变换也保持了物体的平直性和距离比例。

在实际应用中,我们常常用仿射变换来描述物体之间的平移、旋转、缩放和倾斜关系。

影射变换则是一种更为一般化的几何变换方式。

与仿射变换不同的是,影射变换可以改变直线的性质。

在影射变换中,我们可以看到平行线相交的情况,并且物体之间的距离比例也可能会改变。

影射变换提供了更大的灵活性,可以描述更为复杂的物体变换关系。

本文将会深入探讨仿射变换和影射变换的定义、特点以及它们在实际应用中的差异和共同点。

通过对它们的对比和分析,我们将能够更好地理解和应用这两种变换方式。

在下一节中,我们将开始介绍仿射变换的定义和特点。

1.2 文章结构文章结构部分将详细介绍本文的整体结构安排,包括各个章节的内容概述和相互之间的联系。

本文将围绕仿射变换和影射变换展开讨论,分为引言、正文和结论三个部分。

在引言部分,我们将对本文的主题进行概述,简要介绍仿射变换和影射变换的背景和基本概念,并阐明为何选择这两个主题进行研究。

同时,我们还会介绍本文的结构和目标,为读者提供整体的导引。

接下来的正文部分将详细探讨仿射变换和影射变换。

在2.1节中,我们将先对仿射变换进行定义,介绍其基本概念和数学表达式。

然后,在2.1.2节中,我们将进一步探讨仿射变换的特点,包括线性性、保直线性、保平行性等。

在2.2节中,我们将转向影射变换的讨论。

同样地,我们首先给出影射变换的定义和基本表达式,然后在2.2.2节中探讨其特点,例如保面积性质、保角性质和保相似性质等。

最后,在结论部分,我们将总结仿射变换和影射变换的主要内容和特点。

我们将强调它们之间的关联和差异,并探讨它们在实际应用中的重要性。

何为仿射变换(AffineTransformation)

何为仿射变换(AffineTransformation)

何为仿射变换(AffineTransformation)变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间⼏何畸变的情况,所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的⼏何变换模型。

可采⽤的变换模型有如下⼏种:刚性变换、仿射变换、透视变换和⾮线形变换等,如下图:其中第三个的仿射变换就是我们这节要讨论的。

仿射变换(Affine Transformation)Affine Transformation是⼀种⼆维坐标到⼆维坐标之间的线性变换,保持⼆维图形的“平直性”(译注:straightness,即变换后直线还是直线不会打弯,圆弧还是圆弧)和“平⾏性”(译注:parallelness,其实是指保⼆维图形间的相对位置关系不变,平⾏线还是平⾏线,相交直线的交⾓不变。

)。

c和d的区别可以看下图:仿射变换可以通过⼀系列的原⼦变换的复合来实现,包括:平移(Translation)、缩放(Scale)、翻转(Flip)、旋转(Rotation)和剪切(Shear)。

仿射变换可以⽤下⾯公式表⽰:这个矩阵乘法的计算如下:具体到⼆维的仿射变换的计算如下:⼏种典型的仿射变换如下:平移变换 Translation将每⼀点移动到(x+tx, y+ty),变换矩阵为:平移变换是⼀种“刚体变换”,rigid-body transformation,就是不会产⽣形变的理想物体。

效果:缩放变换(Scale)将每⼀点的横坐标放⼤(缩⼩)⾄sx倍,纵坐标放⼤(缩⼩)⾄sy倍,变换矩阵为:变换效果如下:剪切变换(Shear)变换矩阵为:相当于⼀个横向剪切与⼀个纵向剪切的复合效果:旋转变换(Rotation)⽬标图形围绕原点顺时针旋转theta弧度,变换矩阵为:效果:组合旋转变换,⽬标图形以(x, y)为轴⼼顺时针旋转theta弧度,变换矩阵为:相当于两次平移变换与⼀次原点旋转变换的复合:先移动到中⼼节点,然后旋转,然后再移动回去。

这个转换矩阵也可以下⾯这样描述。

保距变换和仿射变换

保距变换和仿射变换

三维空间的保距变换
刚体变换
在三维空间中,刚体变换包括平移和旋转,保持图形中任意两点之间的距离和角度不变。
投影变换
投影变换是将三维图形投影到二维平面上,保持图形中任意两点之间的距离不变,但角度可能会有所变化。
保距变换的应用
图形处理
在计算机图形学中,保距变换被广泛应 用于图像处理和计算机动画等领域,用 于生成和处理各种形状和大小的图形。
二维空间的仿射变换
01
02
03
平移
将点按照给定的向量平移, 不改变点之间的相对位置。
旋转
将点绕某点旋转一定的角 度,不改变点之间的相对 位置。
缩放
将点按照一定的比例进行 缩放,不改变点之间的相 对位置。
三维空间的仿射变换
要点一
刚体变换
包括平移、旋转和缩放,保持三维空间中点之间的相对位 置不变。
要点二
01
03
随着计算机技术的发展,保距变换和仿射变换的应用 越来越广泛,它们在计算机图形学、机器人学、摄影
测量等领域的研究和应用也在不断深入。
04
保距变换和仿射变换在几何形状的处理、图像处理、 三维重建等方面具有重要作用,能够实现形状的精确 表示和变换。
展望
01
02
03
04
随着计算机视觉和机器学习 技术的不断发展,保距变换 和仿射变换的应用前景将更
01
保距变换
在计算机图形学、图像处理和机器人视觉等领域中,保距变换被广泛应
用于图像缩放、旋转等操作,以保持图像中对象的形状和大小不变。
02
仿射变换
Hale Waihona Puke 在地图制作、计算机视觉和机器学习等领域中,仿射变换被广泛应用于

智能图像处理与机器视觉智慧树知到答案章节测试2023年山东交通学院

智能图像处理与机器视觉智慧树知到答案章节测试2023年山东交通学院

第一章测试1.图像是对物体的一种完全的、精确的描述。

()A:对B:错答案:B2.根据图像的连续性,可以分为()。

A:模拟图像B:物理图像C:数字图像D:虚拟图像答案:AC3.我们平时常用的PS技术属于图像处理中的()。

A:图像到图像的处理B:图像到非图像的处理C:目标检测D:图像分类答案:A4.数字图像处理系统包括()。

A:图像处理器B:输出设备C:存储器D:图像传感器答案:ABCD5.使用CT图像判断患者是否感染新冠肺炎属于图像处理中的()。

A:图像分类B:目标跟踪C:图像语义分割D:目标检测答案:A6.数字图像坐标系中坐标原点在图像的()。

A:右上角B:左下角C:右下角D:左上角答案:D7.我们日常生活中所说的黑白照片实际上是指()。

A:都不是B:灰度图像C:二值图像D:彩色图像答案:B8.手机指纹、人脸解锁技术使用了图像处理中的生物特征识别技术。

()A:对B:错答案:A9.图像生成技术生成的是实际存在的物理图像。

()A:错B:对答案:A10.常见的数字图像处理技术的前沿应用有()。

A:目标检测B:图像风格化C:图像生成D:图像分类答案:ABCD第二章测试1.图像的数字化不包括以下哪个步骤()。

A:采样B:光电转换C:量化D:滤波答案:D2.一般来说,采样间距越大,图像数据量越少,质量越差。

()A:错B:对答案:B3.扫描仪分辨率的单位是:()。

A:dpiB:厘米C:像素D:bit答案:A4.目前非特殊用途的图像通常采用的量化等级是:()。

A:3bitB:8bitC:16bitD:4bit答案:B5.量化是将各个像素所含的位置信息离散化后,用数字来表示。

()A:对B:错答案:B6.如果图像的量化等级在____个灰度级以下,会发生伪轮廓现象。

()。

A:2B:4C:8D:256答案:C7.索引色模式图像数据区保存的是:()。

A:坐标值B:RGB值C:调色板D:颜色索引值答案:D8.真彩色模式图像数据区保存一个像素需要:()。

图像配准中仿射变换参数优化方案

图像配准中仿射变换参数优化方案

图像配准中仿射变换参数优化方案一、图像配准技术概述图像配准技术是图像处理领域中的一项重要技术,它涉及将两幅或多幅图像按照一定的几何关系对齐,以便于进行后续的分析和处理。

在实际应用中,图像配准技术广泛应用于医学成像、遥感图像分析、计算机视觉等领域。

图像配准的关键在于如何准确地确定图像之间的几何变换关系,其中仿射变换是一种常用的几何变换形式。

1.1 仿射变换的定义仿射变换是一种二维图像变换方法,它能够保持图像中的直线、平行线和点的共线性不变。

仿射变换可以用一个6参数的矩阵来表示,包括平移、旋转、缩放和剪切等变换。

在图像配准中,通过优化这些参数,可以使两幅图像在几何上尽可能地对齐。

1.2 仿射变换的应用场景仿射变换在图像配准中的应用场景非常广泛,例如:- 医学成像:在进行CT、MRI等医学图像分析时,需要将不同时间点或不同角度拍摄的图像进行配准,以便进行病变的跟踪和分析。

- 遥感图像:在遥感图像处理中,需要将不同时间或不同传感器获取的图像进行配准,以便于进行地表变化检测和分析。

- 计算机视觉:在机器视觉和自动驾驶系统中,需要对摄像头捕获的图像进行配准,以实现物体的识别和跟踪。

二、仿射变换参数优化的重要性在图像配准过程中,仿射变换参数的优化是实现高精度配准的关键。

参数优化的目标是最小化两幅图像之间的差异,这通常通过定义一个代价函数来实现,该函数衡量了图像之间的相似度或差异度。

2.1 代价函数的选择代价函数的选择对参数优化的效果有着直接的影响。

常见的代价函数包括:- 均方误差(MSE):计算两幅图像对应像素点的灰度值差的平方和,常用于灰度图像的配准。

- 互相关(Cross-Correlation):计算两幅图像的局部区域之间的相似度,常用于特征不明显的图像配准。

- 归一化互相关(Normalized Cross-Correlation, NCC):在互相关的基础上进行归一化处理,提高了配准的鲁棒性。

2.2 参数优化算法参数优化算法是实现仿射变换参数优化的核心,常用的算法包括:- 梯度下降法:通过计算代价函数的梯度来迭代更新参数,直至找到最小值。

空间数据处理——相似变换与仿射变换区别

空间数据处理——相似变换与仿射变换区别

第二节
1、点的矢量化
空间数据结构转换
对任意栅格点数据P,假设其坐标数据为(I,J),按下图所示坐标,将其 转换为矢量数据,其中心点坐标(x,y)计算公式为: x = xmin + △x(J-1/2) y = ymax - △y(I-1/2) ymax 、x = xmin 表示矢量数据的Y最大值和X最小值;△x、△y为每个栅 格单元对应的边长。
由y值用已知直线方程,求出直线上对应点x值
x = ((x2 – x1,)/(y2 - y1))(y – y1) + x1
由x值求出i行对应的j值 根据上面求出的x值,用点的栅格旋转换公式,求出 i 行对应的j值
j = 1 + Integer((x – xmin )/△x) 其中,xmin 为矢量数据x的最小值。
第二节
一、矢量向栅格的转换
空间数据结构转换
由于矢量数据的基本要素是点、线、面,因而只要实现点、线、面的转换,
各种线划图形的变换问题基本上都可以得到解决。
J
(0,0)
1、点的转换 设矢量数据的一坐标点值为(x,y),转成栅格数据 其行列值为(i,j)。 ymax、xmin,表示矢量数据的Y最大值和X最小值。
第三章 空间数据处理
主要内容
第一节 空间数据的坐标变换
第二节 空间数据结构的转换
第三节 多源空间数据的融合 第四节 空间数据的压缩与综合
第五节 空间数据的内插方法
第六节 图幅数据边沿匹配处理
第一节
空间数据坐标变换
空间数据坐标变换类型:
几何变换:主要解决数字化原图变形等原因引起的误差,并进行几何配准。 坐标系转换:主要解决G1S中设备坐标同用户坐标的不一致,设备坐标之间的不 一致问题。 投影变换:主要解决地理坐标到平面坐标之间的转换问题。 几何变换和坐标系转换可以通过仿射变换来完成。

c++ opencv 求两个轮廓之间的仿射变换

c++ opencv 求两个轮廓之间的仿射变换

C++ OpenCV 求两个轮廓之间的仿射变换在图像处理和计算机视觉领域,求两个轮廓之间的仿射变换是一个常见的问题。

通过对两个对象的轮廓进行比较和匹配,我们可以得到它们之间的相似度,并且可以根据它们之间的差异来进行一些后续处理,比如目标跟踪、物体识别等应用。

在 C++ OpenCV 中,我们可以利用一些图像处理的库函数来实现对两个轮廓之间的仿射变换。

接下来,我将介绍如何在 C++ OpenCV 中实现求两个轮廓之间的仿射变换,包括获取轮廓、计算仿射变换矩阵和应用仿射变换等步骤。

1. 获取轮廓我们需要从图像中获取两个对象的轮廓。

在 OpenCV 中,我们可以利用 findContours 函数来实现轮廓的获取。

该函数需要输入一个二值化的图像作为参数,然后返回一个包含所有轮廓信息的std::vector 对象。

```cppstd::vector<std::vector<cv::Point>> contours;cv::findContours(binaryImage, contours, CV_RETR_EXTERNAL,CV_CH本人N_APPROX_SIMPLE);```在上面的代码中,binaryImage 是经过预处理后的二值化图像,CV_RETR_EXTERNAL 和 CV_CH本人N_APPROX_SIMPLE 分别表示提取外部轮廓和使用简单的逼近方法。

contours 是一个包含所有轮廓信息的容器。

2. 计算仿射变换矩阵一旦获取了两个对象的轮廓,接下来就需要计算它们之间的仿射变换矩阵。

在 OpenCV 中,我们可以利用函数 getAffineTransform 来实现这一步。

```cppcv::Mat M = cv::getAffineTransform(obj1, obj2);```在上面的代码中,obj1 和 obj2 分别是两个对象的轮廓点集,M 是一个 2x3 的仿射变换矩阵。

仿射变换详解warpAffine

仿射变换详解warpAffine

仿射变换详解warpAffine今天遇到一个问题是关于仿射变换的,但是由于没有将仿射变换的具体原理型明白,看别人的代码看的很费解,最后终于在师兄的帮助下将原理弄明白了,我觉得最重要的是理解仿射变换可以看成是几种简单变换的复合实现,具体实现形式即将几种简单变换的变换矩阵M相乘,这样就很容易理解啦定义:仿射变换的功能是从二维坐标到二维坐标之间的线性变换,且保持二维图形的“平直性”和“平行性”。

仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现,包括平移,缩放,翻转,旋转和剪切。

这类变换可以用一个3*3的矩阵M来表示,其最后一行为(0,0,1)。

该变换矩阵将原坐标为(x,y)变换为新坐标(x',y'),即OpenCV中相应的函数是:void warpAffine(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize,int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, constScalar& borderValue=Scalar())¶Parameters:∙src –input image.∙dst –output image that has the size dsize and the same type as src .∙M – transformation matrix,最重要的东东了,本文中着重讲M的构造∙dsize –size of the output image.ansformation ( ).∙borderMode – pixel extrapolation method (see borderInterpolate()); when borderM ode=BORDER_TRANSPARENT , it means that the pixels in the destination image correspon ding to the “outliers” in the source image are not modifi ed by the function.∙borderValue –value used in case of a constant border; by default, it is 0.下面介绍一些典型的仿射变换:(1)平移,将每一点移到到(x+t , y+t),变换矩阵为(2)缩放变换将每一点的横坐标放大或缩小s x倍,纵坐标放大(缩小)到s y倍,变换矩阵为(3)旋转变换原点:目标图形围绕原点顺时针旋转Θ 弧度,变换矩阵为(4) 旋转变换:目标图形以(x , y )为轴心顺时针旋转θ弧度,变换矩阵为相当于两次平移与一次原点旋转变换的复合,即先将轴心(x,y)移到到原点,然后做旋转变换,最后将图片的左上角置为图片的原点,即有的人可能会说为什么这么复杂呢,那是因为在opencv的图像处理中,所有对图像的处理都是从原点进行的,而图像的原点默认为图像的左上角,而我们对图像作旋转处理时一般以图像的中点为轴心,因此就需要做如下处理如果你觉得这样很麻烦,可以使用opencv中自带的Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale)函数获得变换矩阵M,center:旋转中心angle:旋转弧度,一定要将角度转换成弧度scale:缩放尺度它得到的矩阵是:其中α = scale * cos( angle ) , β = scale* sing( angle ) , ( center.x , center.y ) 表示旋转轴心但是不得不说opencv的文档以及相关书籍中都把这个矩阵写错了,如下:建议大家自己通过下式验证一下,即首先将轴心(x,y)移到原点,然后做旋转平绽放变换,最后再将图像的左上角转换为原点没有去研究该函数的源码,不晓得源码中到底怎么写的,但是在别人的博客中看到这个函数貌似需要修正opencv中还有一个函数:Mat getAffineTransform(InputArray src, InputArray dst)¶它通过三组点对就可以获得它们之间的仿射变换,如果我们在一组图像变换中知道变换后的三组点,那么我们就可以利用该函数求得变换矩阵,然后对整张图片进行仿射变换还有一种与仿射变换经常混淆的变换为透视变换,透视变换需要四组点对才能确定变换矩阵,由于仿射变换保持“平直性”与“平行性”,因此只需要三组点对,而透视变换没有这种约束,故需要四组点对warpPerspective函数主要作用:对图像进行透视变换,就是变形函数的调用形式:C++:void warpPerspective(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize,int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, constScalar& borderValue=Scalar())参数详解:InputArray src:输入的图像OutputArray dst:输出的图像InputArray M:透视变换的矩阵Size dsize:输出图像的大小int flags=INTER_LINEAR:输出图像的插值方法,combination of interpolation methods (INTER_LINEAR or INTER_NEAREST) and the optionalflag WARP_INVERSE_MAP, that sets M as the inverse transformation ( )int borderMode=BORDER_CONSTANT:图像边界的处理方式const Scalar& borderValue=Scalar():边界的颜色设置,一般默认是0函数原理:透视变换(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)。

基于仿射变换的图像分块拼接方法

基于仿射变换的图像分块拼接方法
பைடு நூலகம்
Key words affine transformation; image block; image registration; image stitching
doi:10.3969/j.issn.1672-9528.2020.01.018
0 引言
由于相机视场角的有限性,导致拍摄得到的图像视野范 围不能达到需求,因此需要采用图像拼接技术将多张序列图 像拼接成一张视角更广的全景图,这项技术也已经被广泛应 用于航拍、交通检测等领域。本文的目的是实现对相机水平 旋转拍摄得到的图像进行拼接,相机水平旋转使得所拍摄的 图像只具有旋转和平移的特性,将其变为约束条件,就可以 采用仿射变换模型对图像进行几何变换。
对于图像融合,一般有线性加权融合算法和多频段融合 算法,多频段融合的基本思想是将图像分解为不同频率图像 的叠加。在不同的频率下,应使用不同的权重进行混合。在 低频时,应使用波长较宽的加权信号,而在高频时,应使用 波长较窄的加权信号。然而,多频段融合计算更为复杂。本 文采用线性加权融合算法,计算量小并且融合效果较好。在 融合之前为了避免图像模糊以及出现伪图像,先寻找图像重 叠区域的接缝线,在接缝线的左侧只选择左图的部分,在接 缝线的右侧只选择右图的部分。寻找接缝线的方法通常有三 种:逐点法、动态规划法和图割法,本文采用的是逐点法。 最后再进行线性加权融合,得到全景图。
distribution of feature points. Firstly, the image is divided into m × n blocks, and the SURF algorithm is adopted to detect the features in
every block, retaining the feature points that have stronger response value. Then, using RANSAC algorithm to filter out the feature points with

浅析基于图像信息的打击效果评估技术

浅析基于图像信息的打击效果评估技术

科技与创新┃Science and Technology&Innovation ·142·2021年第22期文章编号:2095-6835(2021)22-0142-02浅析基于图像信息的打击效果评估技术王仁骁,罗建华,周宇航,夏翕巩(陆军装甲兵学院,北京100072)摘要:打击效果评估是武器装备试验训练过程中不可缺少的一环。

从目标毁伤评估方法入手,引出基于图像信息的打击效果评估关键技术,探讨了基于图像的打击效果评估研究中有待解决的问题。

关键词:目标识别;目标毁伤评估;图像配准;打击效果评估中图分类号:TP391.41文献标志码:A DOI:10.15913/ki.kjycx.2021.22.059打击效果评估指在对某一目标实施火力打击后,通过一定的侦查手段获取战场图像等信息,然后利用信息处理相关技术快速、准确地对目标毁伤效果进行评估,并据此决定后续的作战计划。

在现代化战争中,打击效果评估的及时性和准确性,是决策后续战役行动非常关键的参考依据,是武器装备试验中,评价装备性能的重要参数。

1目标毁伤评估方法1.1评估阶段目标毁伤评估可分为三个阶段。

初始为物理性评估,即根据图像上提取出的目标信息计算目标的毁伤度;其次为功能毁伤评估,即在初始评估的基础上,对目标功能级毁伤进行定性定量评估;最后为系统评估,根据目标物理、功能毁伤情况进行推断得到目标的系统级毁伤,也是打击效果评估的最高层次。

1.2评估方法1.2.1图像变化检测法在确保打击前后目标图像能够同时存在的情况下,将前后图像进行配准,从图像中提取出目标被打击前后的影像,根据影像的变化,进行毁伤评估。

此方法适用于打击前后图像背景变化不大,如建筑物、机场等。

1.2.2目标特征识别法在没有办法对目标打击前图像进行获取的时候,只能对打击后图像进行处理,识别出目标和毁伤区域(如弹坑),进而评估毁伤效果。

根据图像上提取的目标几何特征或纹理特征,通过模式识别的方式确定目标和毁伤区域。

EmguCV类(CvInvoke_Class) 方法整理要点

EmguCV类(CvInvoke_Class) 方法整理要点
Norm(IInputArray, NormType, IInputArray)
返回计算的范数。多通道阵列被视为单通道,即所有通道的结果相加。
Norm(IInputArray, IInputOutputArray, NormType, IInputArray)
返回计算的范数。多通道阵列被视为单通道,即所有通道的结果相加。
Randu(IInputOutputArray, IInputArray, IInputArray)
返回均匀分布的随机数,填入数组或矩阵
Randu(IInputOutputArray, MCvScalar, MCvScalar)
返回均匀分布的随机数,填入数组或矩阵
SetIdentity
初始化标度单位矩阵
尝试确定输入图像是否是棋盘图案的视图,并定位标定板内角点
FindCirclesGrid(Image<Gray, Byte>, Size, CalibCgType, Feature2D)
找到圆圈网格中心
FindCirclesGrid(IInputArray, Size, IOutputArray, CalibCgType, Feature2D)
BitwiseOr
计算两个数组的每元素逐位分离(Calculates per-element bit-wise disjunction of two arrays)
dst(I)=src1(I)|src2(I)
CalcCovarMatrix
计算一组向量的协方差矩阵
cvClearND
清除(设置为零)密集数组的特定元素或删除稀疏数组的元素。如果买没有元素,该函数不运行
方法
CalibrationMatrixValues

halcon仿射变换原理_概述及解释说明

halcon仿射变换原理_概述及解释说明

halcon仿射变换原理概述及解释说明1. 引言1.1 概述Halcon是一款图像处理软件,广泛应用于工业检测、医学影像和机器视觉等领域。

其中的仿射变换功能作为一项重要的图像处理技术,在图像配准、几何校正和变形分析等方面具有广泛的应用。

本文旨在对Halcon中的仿射变换原理进行概述和解释说明,以便读者能够深入了解该技术的基本原理和实现方法。

同时,通过介绍一些典型的应用案例,展示仿射变换在不同领域中的实际应用效果。

1.2 文章结构本文共分为五个部分:引言、Halcon仿射变换原理、概述及解释说明、实例演示和应用案例以及结论与展望。

具体内容安排如下:- 引言部分主要介绍文章的目标和整体框架,给读者一个对全文内容的初步了解。

- Halcon仿射变换原理部分将介绍仿射变换的定义、基本原理以及在Halcon 中的相关函数。

- 概述及解释说明部分将详细讨论为什么需要使用仿射变换、常见应用场景以及实现步骤和方法介绍。

- 实例演示和应用案例部分将通过具体的示例说明仿射变换在图像配准、图像缩放平移旋转等操作中的应用效果。

- 结论与展望部分将对Halcon仿射变换原理进行总结评价,并提出可能存在的问题和未来研究方向的建议。

1.3 目的本文旨在阐述Halcon仿射变换原理,帮助读者了解基本原理并学会应用该技术。

通过实际案例和应用场景的介绍,读者可以更好地了解仿射变换在不同领域中的重要性和实际价值。

同时,本文也为进一步研究和探索Halcon中其他图像处理功能提供了参考。

2. Halcon仿射变换原理2.1 什么是仿射变换在计算机视觉领域中,仿射变换指的是将一个图像或物体从一个坐标系统转换到另一个坐标系统的数学过程。

它是一种线性变换,可以进行平移、旋转、缩放和剪切等操作,保持了直线的平行性和长度之比的不变性。

2.2 仿射变换的基本原理Halcon中的仿射变换基于齐次坐标系和矩阵运算来实现。

在二维空间中,通过定义一个3×3的仿射矩阵来描述二维坐标之间的映射关系。

MATLAB技术图像仿射变换

MATLAB技术图像仿射变换

MATLAB技术图像仿射变换MATLAB技术在图像仿射变换方面的应用随着计算机技术的飞速发展,图像处理成为了一个颇受关注的领域。

图像的处理可以通过各种算法和技术来实现,其中,图像仿射变换是一种常用的技术。

本文将介绍MATLAB技术在图像仿射变换方面的应用,从原理到应用实例,让读者深入了解和掌握这一技术。

一、图像仿射变换的原理图像仿射变换是指对图像进行尺度缩放、旋转、平移和剪切变换的一种处理方法。

它通过对图像像素的重新分配,改变了图像的形状和位置,实现了对图像的变换。

常见的仿射变换包括平移、旋转、缩放、剪切等操作,通过调整图像的坐标和像素值,使图像呈现出各种不同的形态。

二、MATLAB技术在图像仿射变换中的应用MATLAB是一种强大的科学计算工具,它在图像处理方面有着广泛的应用。

在图像仿射变换中,MATLAB提供了一系列的函数和工具箱,可以方便地实现各种图像变换操作。

下面以几个具体的应用实例来介绍MATLAB技术在图像仿射变换中的应用。

1. 平移变换平移变换是图像仿射变换中最简单的一种变换方法,它仅改变图像的位置而不改变其形状。

在MATLAB中,可以使用imtranslate函数实现图像的平移变换。

该函数通过指定平移的横向和纵向偏移量,将图像沿水平和竖直方向移动相应的像素,从而实现平移变换。

2. 旋转变换旋转变换是一种常用的仿射变换方法,它通过改变图像的旋转角度来达到图像变换的目的。

在MATLAB中,可以使用imrotate函数实现图像的旋转变换。

该函数通过指定旋转的角度和旋转中心点,对图像进行旋转变换。

可以通过调整旋转角度和旋转中心点的位置,实现不同角度和不同中心点的旋转变换。

3. 缩放变换缩放变换是图像仿射变换中常用的一种方法,它通过改变图像的尺寸来实现图像的变换。

在MATLAB中,可以使用imresize函数实现图像的缩放变换。

该函数通过指定缩放的比例,对图像进行实现变换。

可以通过调整缩放比例来实现图像的放大和缩小。

仿射变换 python

仿射变换 python

仿射变换 Python1. 介绍仿射变换是一种在几何学中常见的变换方式,它可以通过线性变换和平移来改变图像的位置、大小和形状。

在计算机视觉和图像处理领域,仿射变换经常用于图像的旋转、缩放、平移和翻转等操作。

Python是一种强大的编程语言,因其简洁易读的语法和丰富的库支持而广泛应用于图像处理和计算机视觉任务。

Python提供了许多库,如OpenCV和PIL,可以方便地实现图像的仿射变换。

本文将介绍如何使用Python实现仿射变换,并提供详细的代码示例和解释。

2. 仿射变换的基本原理仿射变换是通过矩阵运算来实现的。

对于一个二维平面上的点P(x, y),它经过仿射变换后的新坐标P’(x’, y’)可以通过以下矩阵运算得到:[x'] [a b c] [x][y'] = [d e f] * [y][1 ] [0 0 1] [1]其中,矩阵[a b c]表示线性变换,而矩阵[d e f]表示平移。

通过调整矩阵中的参数,可以实现不同的仿射变换效果。

常见的仿射变换包括:•平移:通过调整平移矩阵的参数实现图像在水平和垂直方向上的平移。

•缩放:通过调整线性变换矩阵的参数实现图像的放大或缩小。

•旋转:通过调整线性变换矩阵的参数实现图像的旋转。

•翻转:通过调整线性变换矩阵的参数实现图像的水平或垂直翻转。

3. 使用OpenCV实现仿射变换OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。

下面是使用OpenCV实现仿射变换的步骤:3.1 安装OpenCV首先,需要安装OpenCV库。

可以使用以下命令在Python环境中安装OpenCV:pip install opencv-python3.2 加载图像在进行仿射变换之前,需要加载待处理的图像。

可以使用cv2.imread()函数加载图像文件,如下所示:import cv2image = cv2.imread('image.jpg')3.3 定义仿射变换矩阵接下来,需要定义仿射变换矩阵。

数字图像处理智慧树知到答案章节测试2023年西安理工大学

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第一章测试1.下列哪个关于图像的描述是不对的()。

A:计算机视觉是为设备或机器人提供眼睛的功能。

B:数字图像中的最小单位是像素。

C:温度分布图是不可见的,所以不属于图像。

D:图像是对客观存在物体的一种模仿与描述。

答案:C2.以下属于从图像到图像的处理的有()。

A:图形建模B:3D打印C:图像增强D:图像去噪答案:CD3.图像变换的目的改变一幅图像的大小或形状。

()A:错B:对答案:A4.根据二维图像构造出三维物体的图像是图像几何变换的研究内容。

()A:错B:对答案:A5.图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行描述,并对目标物进行定量分析。

()A:对B:错答案:A第二章测试1.图像数字化过程中涉及到的操作有()。

A:采样B:去噪C:压缩D:量化答案:AD2.数字图像坐标系往往采用的是()。

A:矩阵坐标系B:笛卡尔坐标系C:大地坐标系D:直角坐标系答案:A3.伪轮廓现在的产生主要是因为采用了比较低的量化步长()A:错B:对答案:A4.对应不同的场景内容,一般数字图像可以大致分为()。

A:二值图像B:彩色图像C:伪彩色图像D:灰度图像答案:ABD5.以下哪些属于灰度直方图的性质()。

A:灰度直方图是一个对图像亮度分布的统计量。

B:由灰度直方图可以反推出原始图像C:灰度直方图表征的是图像的一维信息D:灰度直方图与图像之间是一对多的映射关系答案:BCD第三章测试1.图像增强是通过将图像中重要的内容进行增强,并抑制不重要的内容,从而改善画面质量。

()A:错B:对答案:B2.直方图均衡化一定能带来对比度的提升。

()A:错B:对答案:A3.直方图均衡化操作中包含的步骤有()。

A:求原图的灰度分布概率B:计算各个灰度值的累计分布概率C:求原始图像的灰度直方图D:进行直方图均衡化映射计算答案:ABCD4.动态范围指的是()。

A:图像的清晰程度B:图像的灰度分布C:图像中所描述的从最暗到最亮的变化范围D:图像的亮度对比程度答案:C5.一般说来,非线性的动态范围调整比线性动态范围调整能够取得更为良好的效果。

opencv仿射变换矩阵各参数含义

opencv仿射变换矩阵各参数含义

opencv仿射变换矩阵各参数含义1.介绍在计算机视觉领域中,图像处理是一个重要的应用方向。

而在图像处理过程中,仿射变换是一种常用的技术,可以对图像进行各种形式的旋转、平移、缩放和倾斜等操作。

本文将详细介绍o pe nc v中仿射变换矩阵的各个参数的含义和作用。

2.仿射变换矩阵仿射变换矩阵是一个2x3矩阵,定义了从原图像到目标图像的转换关系。

在o pe nc v中,仿射变换矩阵可以通过c v2.g et Af fi ne Tr a ns fo rm()函数计算得到。

该函数接受三个点的坐标作为输入,即原图像中的三个参考点和目标图像中对应的三个点。

通过这些点的对应关系,op e nc v可以计算出仿射变换矩阵,然后可以利用该矩阵对图像进行变换。

3.仿射变换矩阵的参数仿射变换矩阵共有六个参数,分别是:m11-:该参数表示x方向的缩放因子,即x轴上的尺度变化。

当m11大于1时,图像在x轴方向上会被拉伸,当m11小于1时,图像在x轴方向上会被压缩。

如果m11为负数,则表示对图像进行水平翻转。

m12-:该参数表示x轴的剪切因子,即图像在x轴方向上的倾斜程度。

当m12大于0时,图像在x轴上会向右倾斜,当m12小于0时,图像在x轴上会向左倾斜。

m13-:该参数表示在x轴方向上的平移量,即图像在x轴上的位置偏移量。

当m13大于0时,图像在x轴上会向右平移,当m13小于0时,图像在x轴上会向左平移。

m21-:该参数表示y方向的缩放因子,即y轴上的尺度变化。

当m21大于1时,图像在y轴方向上会被拉伸,当m21小于1时,图像在y轴方向上会被压缩。

如果m21为负数,则表示对图像进行垂直翻转。

m22-:该参数表示y轴的剪切因子,即图像在y轴方向上的倾斜程度。

当m22大于0时,图像在y轴上会向下倾斜,当m22小于0时,图像在y轴上会向上倾斜。

m23-:该参数表示在y轴方向上的平移量,即图像在y轴上的位置偏移量。

当m23大于0时,图像在y轴上会向下平移,当m23小于0时,图像在y轴上会向上平移。

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无论是在人脸识别或跟踪领域,还是在图像处理领域,在我们做训练或者分析局部数据之前,都需要把对应的图像数据提取出来,如果必要还应该做相应的Scale处理,下面介绍了一个应用仿射变换提取图像中目标块的例子。

采用仿射变化的优点是易于处理目标块旋转,尺度的变换。

应用背景:
如何提取目标块中的数据,并且对其进行resize处理?
尤其是当目标块存在旋转的时候,我们如何把它正过来?
其它优点:仿射变换还可以处理像斜变这种线性形变。

2008-12-1 王栋
例子affine_exp.m
注:目前程序只支持灰度图像数据
image = imread('lena.bmp');
figure(1);
hold on;
imshow(image);
block_size = [ 320 320 ]; %%缩放后的目标大小
sz = [ 70 70 ]; %%原图中的目标大小
p = [ 146 156 70 70 0 0 ];
%%参数:依次为:X方向中心坐标,Y方向中心坐标,宽,高,旋转角度(弧度),斜变角度(一般取0)
w = block_size(1);
param = [p(1), p(2), p(3)/sz(1), p(5), p(4)/p(3), 0];
param = affparam2mat(param);
drawbox(sz, param, 'Color','r', 'LineWidth',2.5);
hold off;
param = [p(1), p(2), p(3)/w, p(5), p(4)/p(3), 0];
param = affparam2mat(param);
wimg = warpimg(double(image), param, block_size);
figure(2);
imshow(uint8(wimg));
实验结果解释:实验中参数p = [ 146 156 70 70 0 0 ]说明了提取框的位置,大小,旋转信息。

sz = [ 70 70 ]表明待提取图像的大小为70x70。

block_size = [ 320 320 ]表明提取目标再进行resize后图像的大小
2008-12-1 王栋
这次把提取框顺时针旋转近似45度,再看看提取结果:image = imread('lena.bmp');
figure(1);
hold on;
imshow(image);
block_size = [ 320 320 ];
sz = [ 70 70 ];
p = [ 146 156 70 70 0.8 0 ];
w = block_size(1);
param = [p(1), p(2), p(3)/sz(1), p(5), p(4)/p(3), 0];
param = affparam2mat(param);
drawbox(sz, param, 'Color','r', 'LineWidth',2.5);
hold off;
param = [p(1), p(2), p(3)/w, p(5), p(4)/p(3), 0];
param = affparam2mat(param);
wimg = warpimg(double(image), param, block_size);
figure(2);
imshow(uint8(wimg));
2008-12-1 王栋
2008-12-1 王栋
再来比较着看一下:。

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