opencv图像旋转 opencv图像旋转矫正

OpenCV-Python系列八：提取图像轮廓

{cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY); //将彩色影像转换为灰度影像

补充 ：

opencv图像旋转 opencv图像旋转矫正

opencv图像旋转 opencv图像旋转矫正

训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，反例样本指其它任意，所有的样本都被归一化为同样的尺寸大小(例如，20x20)。

再不少场景中，找轮廓的最小外接矩形是基本需求，opencv中minAreaRect得到的是一个带有旋转角度信息的rect，可以使用cv2.boxPoints(rect)来将其转为矩形的四个顶点坐标(浮点类型).你也可以使用cv2.polylines来绘制这样的轮廓信息

注意findContours参数的变化，在opencv4中，返回值只有contours和hierarchy ，这二次函数的图像旋转规律是什么？一点与opencv3中不同。对与轮廓的层级结构，比较难用，虽然可以通过轮廓的层级结构来进行索引你需要的轮廓，不过对于大部分机器视觉应用场景，二值化的结果有时候很难预料，单单通过这种层级关系索引，非常容易出错。所以，只找最外部结构的 cv2.RETR_EXTERNAL 是不是真香呢？

处理cv2.approxPolyDP()外，你也可以使用cv2.convexHull来求轮廓的近似凸包，其中凸形状内部--任意两点连线都在该形状内部。

returnPoints :设置为False会返回与凸包上对应的轮廓的点索引值，设置为True，则会返回凸包上的点坐标集，默认为True

对于opencv-python的提取图像轮廓部分有问题欢迎留言， He Fun With OpenCV-Python, 下期见。

MFC图像旋转问题

用cximage吧，这个东西很好用，有现成的函数。

CxImage image(".jpg", CXIMAGE_FORMAT_JPG);

//or image.RoataeRi4、ORB算法：ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）算法是一种基于FAST和BRIEF算法的特征点匹配算法，能够实现实时性匹配且不受图像旋转干扰，对于实时信息处理和嵌入式系统应用具有很高的价值。ght();

HBITMAP hbmp=image.MakeBitmap(pDC->m_hDC);

CBitmap bmp;

bmp.Attach(hbmp);

..a[4].append('c') #修改对象a中的['a', 'b']数组对象.

后面怎么办就不用说了吧。

去 codeproject上搜cximage，有详细介若flags不在枚举类型当中，flags>0 返回一个三通道的彩色图像；flags=0 返回灰度图像；flags<0 返回包含Alpha通道的加载图像。绍。

是的

这些图像的东西完全可以用in公司的opencv完成

非常实用不用自己写

为什么opencv的双线性插值速度比较快

图像像素import matplotlib.image as mpimg单位

：图像放图像旋转图像校等

利用临近像素获亚像素位置像素幅度值程叫图像插值

用 邻域插值 线2、SIFT算法：SIFT（ScaleInvariantFeatureTransform）算法是一种基于局部特征的图像匹配算法，能够对图像进行特征描述并计算其相似度，并且对图像缩放和旋转具有较强的不变性。性插值 3插值 条插值

依顺序kp1和kp2是关键点，des1和des2是图像的描述符。如果我们用特征来画这幅图，它会是这样的:效越越复杂度越越高

求助opencv怎么把这扭曲图像校正

graphics.DrawImage(&image, points, 3);

如果知道图像，不知道相机还怎么通过相机来标定畸变？

1、只给定一张可以根据图像中相关特征进行标定，比如：图像中的某个物体具有直线性特点。一般是找出本来应当是直线的物体边缘，在其上取若干点，根据这些点将图训练好的正样本的输出文件名。像中的物体边缘重新校正为直线。简单讲就是利用： line is straight 这个原理。

2、目前最常用的张正友在1998年提出的一种标定方法，是通过二维标定板（平面标定板），根据小孔成像的原理，通过对 reprojection error 最小化进行非线性优化，来实现对相机的标定。并非根据看似高大上的训练集来标定。

当然他写这篇文章的目的不单单是为了校正畸变。畸变参数只是张正友相机标定法所求参数的一部分，即：两个径向畸变系数和两个切向畸变系数。

消除畸变的目的是让相机尽量地逼近针孔相机模型，这样相机成像时直线才会保持其直线性。一般常见的畸变校正算法都是根据这一原理来实现的。

是肯定的。可以利用对极约束，对图像畸变进行标定。不过，这需要至少两幅图像，而色彩空间转换的模式，该code来实现不同类型的颜色空间转换。比如CV_BGR2GRAY表示转换为灰度图，CV_BGR2HSV将从RGB空间转换为HSV空间。其中当code选用CV_BGR2GRAY时，dst需要是单通道。当code选用CV_BGR2HSV时，对于8位图，需要将RGB值归一化到0-1之间。这样得到HSV图中的H范围才是0-360，S和V的范围是0-1。且这两幅图像必须是同一相机在短时间内拍摄得到。

那个C++高手给解释一下怎么才能实现图形旋转 求代码

a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始对象

使用GDI

当然，还有二般的情况。比如：图像中压根就没有直线性物体存在。我们该怎么办？还能进行标定吗？

void CAaaView::OnDraw(CDC pDC)

img/img2.jpg

{CAaaDoc pDoc = GetDocument();

ASSERT_VALID(pDoc);

Graphics graphics( pDC->m_hDC );

Image image(L"2.bmp");

Point points[] = { Point(0, 0), Point(image.GetWidth(), 0),

Point(0, image.GetHeight())};

Matrix matrix(1,0,0,1,230,10); // 定义一个单位矩阵，坐标原点在(230,10)

matrix.Rotate(30); // 顺时针旋转30 度

matrix.Scale(0.63,0.6); // X 和 Y 方向分别乘以0.63 和0.6 比例因子

matrix.TransformPoints(points, 3); // 用该矩阵转换points

}

opencv（二维）,opengl（三维）都可以，如果要，我可以给你示例程序

如何用OpenCV训练自己的分类器

就那么句话

OpenCV训练分类器

image.RotateLeft();

目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。

import matplotlib.pyplot as plt

该方法的基本步骤为：

首先，利用样本（大约几百幅样本）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。

分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器， 这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。

分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中的感兴趣区域(与训练样本相同的尺寸)的检测。检测到目标区域(汽车或人脸)分类器输出为1，否则输出为0。为了检测整副图像，可以在图像中移动搜索窗口，检测每一个位置来确定可能的目标。为了搜索不同大小的目标物体，分类器被设计为可以进行尺寸改变，这样比改变待检图像的尺寸大小更为有效。所以，为了在图像中检测未知大小的目标物体，扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对进行几次扫描。

目前支持这种分类器的boosting技术有四种：

Discrete Adaboost, Real Adaboost, Gentle Adaboost and Logitboost。

"boosted" 即指级联分类器的每一层都可以从中选取一个boosting算法(权重投票)，并利用基础分类器的自我训练得到。

根据上面的分析，目标检测分为三个步骤：

1、 样本的创建

2、 训练分类器

3、 利用训练好的分类器进行目标检测。

二、样本创建

负样本

负样本可以来自于任意的，但这些不能包含目标特征。负样本由背景描述文件来描述。背景描述文件是一个文本文件，每一行包含了一个负样本的文件名（基于描述文件的相对路径）。该文件必须手工创建。

e.g: 负样本描述文件的一个例子：

定目录结构如下：

/img

img1.jpg

img2.jpg

则背景描述文件bg.txt的内容为：

img/img1.jpg

正样本

正样本由程序craatesample程序来创建。该程序的源代码由OpenCV给出，并且在bin目录下包含了这个可执行的程序。

Createsamples程序的命令行参数：

命令行参数：

－vec

－img

－bg

背景描述文件。

－num

要产生的正样本的数量，和正样本数目相同。

－bgcolor

背景色（定当前为灰度图）。背景色制定了透明色。对于压缩，颜色方量由bgthresh参数来指定。则在bgcolor－bgthresh和bgcolor＋bgthresh中间的像素被认为是透明的。

－bgthresh

－inv

如果指定，颜色会反色

－randinv

如果指定，颜色会任意反色

－maxidev

背景色的偏离度。

－maxangel

－maxangle，

－maxzangle

旋转角度，以弧度为单位。

－show

如果指定，每个样本会被显示出来，按下"esc"会关闭这一开关，即不显示样本，而创建过程继续。这是个有用的debug选项。

－w

输出样本的宽度（以像素为单位）

－h《sample_height》

输出样本的高度，以像素为单位。

注：正样本也可以从一个预先标记好的图像中获取。这个由一个文本文件来描述，类似于背景描述文件。每一个文本行对应一个。每行的个元素是文件名，第二个元素是对象实体的个数。后面紧跟着的是与之匹配的矩形框（x, y, 宽度，高度）。

开源模板匹配方法

bg.txt

开源模板匹配方法：首先，需要安装opencv 3.4.2.16。

输入的

3、SURF算法：SURF（SpeededUpRobustFeatures）算法是对SIFT算法的改进，其使用了一些加速技术，能够实现更快的特征描述和匹配速度。

VS下使用openCV给一副图加倾斜的文字水印

当你完成图像分割之后，图像轮廓检测往往可以进一步筛选你要的目标，OpenCV中可以使用cv2.findContours来得到轮廓。

可以在新图像里面，水平放置你要的文字

图像转换的方法？

然后旋转这幅图像

一、

再用旋转过的文字图像，与原图像叠加

旋转可这样做

先计算旋转矩阵

CvMat Rot_Mat = cvCreateMat(2,3,CV_32FC1);

cv2DRotationMatrix(center,angle,scale,Rot_Mat);

然后旋转变换

cvTransform(src,dst,Rot_Mat,0);

opencv实现彩色图像向灰度图像转换的函数是哪个？

// TODO: add draw code for native data here

将彩色图像转为灰度图像，cvCvtColor(原始图像,目标图像,CV_BGR2GRAY); 记住第三print I.shape个参数是CV_BGR2GRAY；还有就是原始图像是RGB的，所以应该是三通道的，目标图像是转换成的灰度图，所以定义的时候是单通道的，希望对您有帮助.

cvCvtColor(),是Opencv里的颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV,HSI等颜色空间的转换，也可以转换为灰度图像。

函数原型：void

cvCvtColor(

const

CvArr

src,

CvArr

dst,

int

code

);

参数：

src

8-bit,16-bit或

32-bit单倍精度opencv实现彩色图像向灰度图像转换的函数是哪个？

cvtColorFLANN匹配代码：(彩色影像，灰度影像，CV_BGR2GRAY);

举个例子：

#include

#include

#include

#include

#include

using namespace std;

using namespace cv;

int main()

{Mat img;

Mat gray;

img = imread("C:UsersASUSDesktop1.jpg");

if (img.type() == CV_8UC3) //判断是否为彩色影像

}namedWindow("灰度影像", 2);

imshow("灰度影像", gray);

waitKey(0);

return 0;

}

python读取保存多帧数量少了

些图像处理程涉及两像素间亚像素取值问题

仅供参考

这是完整的最终代码：

python中对象之间的赋值是按引用传递的，如果需要拷贝对象，需要用到标准库中的copy模块

plt.show()

方法一：利用 PIL 中的 Image 函数

这个函数读取出来不是 array 格式，这时候需要用 np.asarray(im) 或者 np.array()函数 。

区别：np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝

copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。

copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象

例子：

import copy

b = a #赋值，传对象的引用

c = copy.copy(a) #对象拷贝，浅拷贝

d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝，深拷贝

a.append(5) #修改对象a

print 'a = ', a

print 'b = ', b

print 'c = ', c

print 'd = ', d

输出结果：

a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]

b = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]

c = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]

d = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]

需要好好理解一下深拷贝和浅拷贝

from PIL import Image

import numpy as np

I = Image.open('./cc_1.png')

I.show()

I.se('./se.png')

I_array = np.array(I)

print I_array.shape

方法二：利用 matplotlib

利用 matplotlib.pyplot as plt 用于显示

并且读取出来就是 array 格式

import numpy as np

I = mpimg.imread('./cc_1.png')

plt.imshow(I)

cv2.imread() 读出来同样是 array 形式，但是如果是单通道的图，读出来的是三通道的。

import cv2

I = cv2.imread('./cc_1.png')

方法四：图像处理库 Scipy

图像的存取笔者一般喜欢用 scipy 这个库里的东西

读出来是 array 形式，并且按照(H，W，C)形式保存

from scipy import misc

import scipy

I = misc.imread('./cc_1.png')

scipy.misc.imse('./se1.png', I)

plt.imshow(I)

方法五：用 skimage 库

from skimage import io,data

img=data.lena()

io.imshow(img)

关于存储方式主要用两种：

当对象是时，使用 object.se(path)函数

当对象时二维数组时，使用 misc.imse(path,object)函数

python读取的5种方法使用非常简单，大家可以在自己机器上测试一下

文章知识点与知识档案匹配

Python入门技能树高级教程类

194350 人正在系统学习中

一开始我以为是大小比例不对，因而通过以下代码进行修改：

plt.figure(figsize=(10,8))

但是无论怎么修改，始终会出现这种情况，要么是下面显示不完全，要么就是左边显示不完全。这是为什么呢？

这是因为colorbar会占据右边位置，导致输出的偏左。

摸索了半天，最终解决方法是，在sefig()的参数中添加bbox_inches = 'tight'。

plt.colorbar()

plt.sefig(title, dpi=300, bbox_inches = 'tight')

完美解决！！！

xt图像和vt图像之间转换的规律是什么？急！

1、OpenCV模板匹配：OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，其中包括多种图像匹配算法，如模板匹配、特征匹配等，并提供了多种数据类型和函数接口，方便快速进行图像处理。

xt图像和vt图像之间转换的规律是什么？急！ 用运动学公式吧，注意其中的斜率关系。xt图像斜率是速度，可以用来画vt图像，当然可以互换，同理vt图像斜率是加速度，可以用来画at图像，希望对你有帮助

当仅为两个图像构建全景图时，该算法在实践中工作良好。

转换格式吗？打开图像后，文件》存储为。。。就可以在格式栏里选择你想要的格式了。朋友。

图像之间转换的基础是什么，为什么可以实现相互的转换

构成位图的最小单位是象素，位图就是由象素阵列的排列来实现其显示效果的，每个象素有自己的颜色信息，在对位图图像进行编辑作的时候，可作的对象是每个象素，我们可以改变图像的色相、饱和度、明度，从而改变图像的显示效果。

在我们的教程中，我们将拍摄这张精美的照片，我们会将其分成两张左右两张照片，然后我们会尝试拍摄相同或非常相似的照片。函数图像变换的规律

f(x) 左加右减 上加下减

三角的话 就是y=Asin(wx+k)

纵坐标变为A倍 横坐标是1/w倍 然后还是尊崇左加右减上加下减

这句话是的

其他的指数对数什么的还是尊崇这个规律 记住这个OK

(PS:学物理的不要把这句话跟波形图联系起来)

为什么用ppt转换器转换的视频没有图像

你把你的素材和PPT文件放在一个文件夹 然后转换

先声明，我没学过这些规律，纯属我自己理解的，若与课本，请见谅！

我的理念是先不要当成是函数，当成一种图像，不然的话还得结合区间来分解

另外这道题没有必要非要做出结果，考试万一出的话也顶多是给一些具体的点来联系， 只需要按照我这个思路带进去就好了，至于将该规律写成方程，再套入点，就没有必要了。

1.首先看清题意，绕原点旋转

很容易理解到，所有图像上的点旋转结果都是以原点为圆心的圆

对于每一个二次函数上的点都满足y=ax平方+bx+c

结合圆的方程(x-A)+（y-B平方=r平方 注意两方程x y a b c r 不一样

圆中的a就是函数中的x b就是函数中y r平方=x平方+y平方

2.绕抛物线顶点旋转，类似，可以将定点平移到原点做类比

因此只需要知道定点的坐标就好了，即（-b/2a,4ac-b平方/4a）

结果圆的方程中只需要填入坐标方程就好了，即(x-A-（-b/2a)平方+（y-B-（4ac-b平方/4a））平方=r平方=[A-（-b/2a)]平方 + [(B-(4ac-b平方/4a）]平方

函数图像的平移变换与对称变换的规律是什么?

函数图像的平移变换规律是 左加右减，上加下减；

对称变换 规律是关于x轴对称，横坐标不变、纵坐标相反

关于y轴对称，横坐标相反、纵坐标不变

关于直线y=x对称，横坐标与纵坐标交换

图像关于x轴，y轴对称的规律是什么

函数图像关于y轴对称，则f（x）=f（-x）

函数图像关于x轴对称，则f（x）=-f（x）

opencv实现彩色图像向灰度图像转换的函数是哪个？

cvCvtColor(...),是Opencv里的颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV,HSI等颜色空间的转换，也可以转换为灰度图像。

函数原型：void cvCvtColor( const CvArr src, CvArr dst, int code );

参数：

src 输入的 8-bit,16-bit或 32-bit单倍精度浮点数影像。

dst 输出的8-bit, 16-bit或 32-bit单倍精度浮点数影像。

code

例子：

IplImage src = cvLoadImage("4085_1.jpg",1);原图IplImage dst_gray = cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,1);灰度图IplImage dst_image = cvCreateImage(cvGetSize(src),32,src->nChannels);IplImage src_image_32 = cvCreateImage(cvGetSize(src),32,src->nChannels);这两个图需要是32浮点位的，因为对原图进行归一化后得到的是浮点数cvCvtColor(src,dst_gray,CV_BGR2GRAY);得到灰度图cvConvertScale(src,src_image_32,1.0/255.0,0);将原图RGB归一化到0-1之间cvCvtColor(src_image_32,dst_image,CV_BGR2HSV);得到HSV图

cvCvtColor(),是Opencv里的颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV,HSI等颜色空间的转换，也可以转换为灰度图像。 函数原型：void cvCvtColor( const CvArr src, CvArr dst, int code ); 参数： src 输入的 8-bit,16-bit或 32-bit单倍精度opencv实现彩色图像向灰度图像转换的函数是哪个？