仿射变换专题

Halcon 几何变换之仿射变换

几何变换包括仿射变换、投影变换、图像变换以及极坐标变换。不同的资料可能会有不同的划分。它们具体的数学表达感性趣的可以自己查找。这里只描述Halcon的仿射变换运用。 Halcon中的放射变换常用的两种方式：旋转以及缩放（当然平移也常用，但是不属于仿射变换）。变换涉及到三个量，一个是待变换的图像或者说矩阵，一个变换矩阵，以及变换后的图像或者矩阵。所以在Halcon中会有两种运用方式。第一种：已知待

halcon 仿射变换功能函数，

1.仿射变换有：平移、旋转、缩放、斜切。 2.要进行仿射变换，必须先获取变换矩阵。要获取变换矩阵，必须先获取特征点坐标、角度等信息，几何匹配和bolb是获取特征点的高效方法，除此之外还有其它方法，只要能稳定的求出特征点即可。 3.仿射变换流程（1.）获取特征点坐标、角度（2.）计算仿射变换矩阵（3.）对图像、区域、轮廓进行仿射变换 4.根据特征点、角度计算仿射变

图像处理之仿射变换

仿射变换什么是仿射变换仿射变换有什么用什么是仿射变换仿射变换（原图和一个矩阵进行运算）是指在几何中，图像从一个向量空间经过一次线性变换和一次平移，映射到另一个向量空间的过程。这种变换可以保持图像的“平直性”和“平行性”，即直线经过仿射变换后仍然是直线，平行线经过变换后仍然保持平行。仿射变换有什么用图像校正：当图像由于相机角度、镜头畸变或其他因素产生透视变形时，

OpenCV2.4.10之samples_cpp_tutorial-code_learn-----ImgTrans(仿射变换)

本系列学习笔记参考自OpenCV2.4.10之opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code和http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/genindex.html 本博文将继续学习opencv-tutorial-code中的ImgTrans，这里讲主要介绍仿射变换。仿射变换是直角坐标系的一种，描述的是一

OpenCV几何图像变换（9)仿射变换函数warpAffine()的使用

操作系统：ubuntu22.04 OpenCV版本：OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C++11 算法描述函数是应用一个仿射变换到图像上。 warpAffine 函数使用指定的矩阵对源图像进行仿射变换： dst ( x , y ) = src ( M 11 x + M 12 y + M 13 , M 21 x + M 22 y + M 23 )

EmguCV学习笔记 C# 5.2 仿射变换

OpenCV几何图像变换（2）计算仿射变换矩阵的函数getAffineTransform()的使用

操作系统：ubuntu22.04 OpenCV版本：OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C++11 算法描述计算三对对应点之间的仿射变换。该函数计算 2×3 的仿射变换矩阵，使得： [ x i ′ y i ′ ] = map_matrix ⋅ [ x i y i 1 ] \begin{bmatrix} x'_i \\ y'_i \end{bmat

opencv 图像仿射变换计算仿射变换后对应特征点的新坐标图像旋转、缩放、平移

常常需要对图像进行仿射变换，仿射变换后，我们可能需要将原来图像中的特征点坐标进行重新计算，获得原来图像中例如眼睛瞳孔坐标的新的位置，用于在新得到图像中继续利用瞳孔位置坐标。仿射变换在：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 这位大牛的博客中已经介绍的非常清楚。关于仿射变换的详细介绍，请见上面链接的博客。

opencv 仿射变换实例

opencv 仿射变换实例 1.在一张空白图上创建四个随机点2.直接使用opencv自带的warpAffine3.显示原图所有像素的warpAffine之14.显示原图所有像素的warpAffine之2参考文献通过实例展示opencv的仿射变换及其应用。这里需要注意的是哪个维度是x，哪个维度是y。 ..........x...y 这个定义与矩阵的x,y维度不一致

仿射变换的意义

仿射变换（Affine Transformation或 Affine Map）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”（即：直线经过变换之后依然是直线）和“平行性”（即：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）。放射变换可以写为如下的形式：

仿射变换（AffineTransform）与仿射矩阵

前言仿射变换（Affine transformation），又称仿射映射，是指在几何中，对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。它是一种二维坐标到二维坐标间的线性变换，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成“乘以一个矩

【图像加密】基于matlab仿射变换数字图象置乱【含Matlab源码 1171期】

⛄一、获取代码方式获取代码方式1：完整代码已上传我的资源：【图像加密】基于matlab仿射变换数字图象置乱【含Matlab源码 1171期】获取代码方式2：付费专栏Matlab图像处理（初级版）备注：点击上面蓝色字体付费专栏Matlab图像处理（初级版），扫描上面二维码，付费29.9元订阅海神之光博客付费专栏Matlab图像处理（初级版），凭支付凭证，私信博主，可免费获得1份本

[转]【OpenCV入门教程之十八】OpenCV仿射变换 SURF特征点描述合辑

文章来自浅墨_毛星云： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/33320997 本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV中仿射变换和SURF特征点描述相关的知识点，主要一起了解OpenCV中仿射变换相关的函数warpAffine和getRotationMatrix2D，SURF算法在Open

OpenCV入门（十六）-- 仿射变换

拉伸，扭曲，旋转图像的函数叫做几何变换函数。对于平面区域，有两种方式的几何转换：一种是基于2x3矩阵进行的变换，叫仿射变换；另一种是基于3x3矩阵的变换，称透视变换或单位映射。有两种情况用到仿射变换：1.有一幅想要转换的图像（或感兴趣的区域）。2.有一个点序列并想以此计算出变换。稠密仿射变换：用于第一种情况。调用函数： WarpAffine 对图

仿射变换与透视变换区别

1 仿射变换用途旋转 (线性变换)，平移 (向量加)．缩放(线性变换)，错切，反转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．以上

图像几何变换（仿射变换和透视变换...）及python-opencv实现

文章目录图像变换类型仿射变换透视变换python-opencv实现参考文献图像变换类型图像几何变换主要包括以下几种类型：平移（Translation）：将图像在水平或垂直方向上移动，不改变图像的尺寸和形状。缩放（Scaling）：改变图像的大小，可以是均匀缩放，即保持图像的长宽比，或者是非均匀缩放，即在水平和垂直方向上使用不同的缩放因子。旋转（Rotation）：将

opencv学习日志20-仿射变换(定义旋转度数和缩放大小)

前言这篇文章主要讲述opencv中仿射变换的应用。一、仿射变换 //第二题仿射变换旋转缩放(定义旋转度数和缩放大小)#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;int main(){cv::Mat dstMat;cv::Mat srcMat =

透视和仿射变换的区别

仿射变换矩阵通常是2x3的矩阵。三个特点：直线依然是直线平行线依然平行 [ x ′ y ′ 1 ] = [ a 11 a 12 b 1 a 21 a 22 b 2 0 0 1 ] [ x y 1 ] x ′ = a 11 ∗ x + a 12 ∗ y + b 1 y ′ = a 21 ∗ x + a 22 ∗ y + b 2 \begin{gathered} \begin{bmatrix

python-opencv学习笔记（九）：图像的仿射变换与应用实例

引言本篇是在实验楼所做实验，因为感觉整个过程做得十分通畅，另外脉络比较清晰，加上了点自己的理解，整理成学习笔记。图像平移图像平移的数学推导简单来说，图像的本质可以看做一个三维矩阵，第一维为长度，第二维是宽度，第三维是通道数(RGB)，如果一张图在 python 中是一个变量 image，那么其长宽即 width， height = image.shape[:2]。图像的平移就是

OpenCV图像变换(仿射变换与透视变换)

OpenCV图像变换(仿射变换与透视变换) 仿射变换(affine transform)与透视变换(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，透视变换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。仿射变换和透视变换的数学原理不需深究，其计算方法为

图像变换：刚性变换(等距变换、欧式变换)、相似变换、仿射变换、射影变换(透视变换、投影变换)

刚性变换(等距变换、欧式变换)、相似变换、仿射变换、射影变换(透视变换、投影变换) 1.刚性变换：只对物体进行平移和旋转，而形状不变 2.相似变换：等距变换 + 均匀缩放，类似相似三角形，比例不变 3.仿射变换：旋转+平移+缩放+切变shear，保持平行性 4.透视变换：旋转+平移+缩放+切变+射影在三维空间上进行变换：不保留平行性射影变换的不变量是:

OpenCV：图像变换-仿射变换与透视变换研究

上面三幅图分别为标志图形、道路标线、QR码的校正前后图，校正采用的是透视变换矩阵。下面就主要研究一下透视变换。 1. 概念透视变换（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

OpenCV-19图像的仿射变换

放射变换是图像旋转，缩放，平移的总称，具体的做法是通过一个矩阵和原图片坐标进行计算，得到新的坐标，完成变换，所以关键就是这个矩阵。一、仿射变换之图像平移使用API------warpAffine（src ，M， dsize， flags, mode, value） warp：弯曲 affine：仿射其中src为图片 M：变换矩阵 dsize：输出图片大小

几何变换 -- 仿射变换

简单来说，在平常的图像处理和机器视觉等应用中，几何变换通常是指不太复杂的线性几何变换，其中主要分仿射变换和投射变换。许多常见的变换问题都能由仿射变换描述，仿射变换等式如下：等式右边是变换前的图像坐标点，左边是变换后的图像坐标点。针对不同的变换问题，通过选择适当的变换对应点，解决这6个变换相关系数。在OpenCV中，进行仿射变换可用warpAffine函数： warpAff

仿射变换--getAffineTransform和wrapAffine

仿射变换--getAffineTransform和wrapAffine 介绍示例代码介绍官网使用介绍： Affine Transformations getAffineTransform wrapAffine 构建仿射变换矩阵，需要传入原始3个点和目标3个点：示例代码以下代码摘自CenterNet，使用cv2实现获取仿射变换矩阵: import cv2# 获

图像扭曲（仿射变换）

图片扭曲（仿射变换） 1、仿射变换仿射变换其实就是将图片上每一个像素点按照一定的规律映射到新的位置上，实际上就是求解新的x,y的过程，这跟矩阵仿射变换非常像，仿射变换的实质其实就是将原图像的三个点映射到目标图片三个新的位置上，这三个位置对于原图片来说位于左上角，左下角以及右上角，通过把原图片上三个点映射到目标图片三个新的位置上。其中求解x,y的过程一般可以表达为如下式子：仿射变换可以表达为如