本周的作业是自己通过公式编写图像旋转与缩放的代码.今天先通过调用函数的方法来实现. 图像的旋转: A=imread('2.jpg'); J=imrotate(A, 30); subplot(1,2,1);imshow(A);title('原图'); subplot(1,2,2);imshow(J);title('旋转后的图'); 运行结果: 图像缩放: I=imread('2.jpg'); F=imresize(I,1.5,'nearest'); imwrite(F,'3.jpg'); S=im

http://blog.sina.com.cn/s/blog_74a459380101r0yx.html opencv2 矩阵方式 resize图像缩放代码(转载) (2014-05-16 09:55:35) 转载▼   分类: Opencv_Function 最近学习opencv的时候遇到的一些技术问题,拿出来分享一下.opencv1和opencv2最大的区别就是c++支持,这使得网上有些资料是opencv1的c语言写的,而有些人喜欢c++,当然接口函数也就不同了.下面是一个c++的openc

转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/ 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文

原文:https://www.cnblogs.com/my-love-is-python/p/10959612.html 1.rot_mat =  cv2.getRotationMatrix2D(center, -5, 1) 参数说明:center表示中间点的位置,-5表示逆时针旋转5度,1表示进行等比列的缩放 2. cv2.warpAffine(img, rot_mat, (img.shape[1], img.shape[0])) 参数说明: img表示输入的图片,rot_mat表示仿射变化矩

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换,缩放,旋转,翻转,镜像变换等. 1,几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 1,原

方法一. 把图片作为background,方法二使用img标签.同时要有一张足够大尺寸的图片. 方法一. 把图片作为background 有几个CSS的属性要提一下:background-size:cover,这个CSS3的属性作用是把背景图像扩展至足够大,以使背景图像完全覆盖背景区域,背景图像的某些部分也许无法显示在背景定位区域中,如果不使用这个属性,在IE11和FireFox中缩放浏览器,背景图片会随之缩小,同时使用-webkit-background-size: cover和-o-back

<!-- Author:博客园小dee --> 一些网站的首页背景图尺寸不随浏览器缩放而变化,例如百度个人版的首页,缩放后背景图的尺寸并不改变: 再比如花瓣网( http://www.huaban.com): 这样做的好处是,比如当你在1024*768px分辨率的屏幕上看到完整的背景,再换至1280*800px分辨率的显示器浏览,不会出现背景不能充满屏幕的情况.换句话说,就是在各个分辨率的显示器下都能看到充满屏幕的背景图. 现在用CSS来实现这一效果. 首先需要一张足够大尺寸的图片,上图百度背

平面射影变换是关于其次3维矢量的一种线性变换,可以使用一个非奇异的$3 \times 3$矩阵H表示,$X' = HX$,射影变换也叫做单应(Homography).计算出两幅图像之间的单应矩阵H,那么应用这个关系可以将一个视图中的 所有点变换到另一个视图中. 上图,最右边图像是将最左边图像进行了一次射影变换,变换到中间图像视图后的图像. 使用OpenCV可以调用库函数findHomography计算两幅图像的单应矩阵,其声明如下 Mat findHomography(InputArray sr

图像缩放是一种比较简单的图像处理操作,这里给出opencv中的代码, opencv的版本C语言接口 int resize_c() { const char *pstrImageName = "lena.jpg"; const char *pstrSaveImageName = "lena缩放图.jpg"; const char *pstrWindowsSrcTitle = "原图"; const char *pstrWindowsDstTitle

Matlab实现图像错切源代码 %错切im=(imread('robot.jpg'));im1=rgb2gray(im);figure,imshow(im1);[row,col]=size(im1); %获取行数 和 列数 %图像的水平错切G=zeros(row,col);a=pi/6; %水平错切30度b=tan(a);for m=1:row for n=1:col G(round(m+b*n),n)=im1(m,n); endendfigure,imshow(uint8(G)); %图像的垂

作者 : 韩曙亮 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/50232767 一. 基础操作 1. 设置图像显示效果 (1) 轮廓模式 切换到轮廓模式 : -- 加载视图 : "文件" -> "打开" 指定 .ai 文件; -- 轮廓模式 : 选择 "视图" -> 轮廓, 快捷键 Ctrl + Y; -- 轮廓模式样式 : -- 切换回预览模式 : "

opencv3 图像处理 之 图像缩放( python与c++实现 ) 一. 主要函数介绍 1) 图像大小变换 Resize () 原型: void Resize(const CvArr* src,CvArr* dst,intinterpolation=CV_INTER_LINEAR); 说明: src 表示输入图像. dst表示输出图像. intinterpolation插值方法,有以下四种: CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省值)

平时我们写图像处理的代码时,如果需要缩放图片,我们都是直接调用图像库的resize函数来完成图像的缩放.作为一个机器视觉或者图像处理算法的工作者,图像缩放代码的实现应该是必须掌握的.在众多图像缩放算法中,最近邻内插算法和双线性内插算法最为基本和常见,所以这篇文章就说一说如何用c++实现这两种算法下的图像缩放. 最近邻内插 最近邻内插这种算法就是根据原图像和目标图像的尺寸,计算缩放的比例,然后根据缩放比例计算目标像素所依据的原像素,过程中自然会产生小数,这时就采用四舍五入,取与这个点最相近的点,当

jQuery相对与Flash的魔力已经贯穿整个网络.尽管,Flash层被认为是用于网页设计的首选,然而随着jQuery的出现,以及他的酷似Flash的交互式特效使得网页更加的优雅——Flash开始靠边站了. 相比笨重的Flash,使用jQuery可以轻松的创建复杂的自定义动画效果以及提供友好的SEO,因此在两者之间的选择也就是明摆着的事儿了. 一些酷炫的jQuery 图片效果,类似于不同方向滑入,轻松添加动画,掷入.排序.放大效果,摇拍,图片拍摄效果,滑动效果以及大量其他的仅仅需要少量编码的特效

使用imhist函数(要先用rgb2gray转化为灰度图像) 利用matlab计算图像直方图函数为imhist() 具体用法: imhist( i );直接显示图像i的灰度直方图: imhist(i,n)n为指定灰度级显示直方图: [count, x] = imhist( i ) 获取直方图信息,count为每一级灰度像素个数,x为灰度级,x也可以在imhist(i,x)中指定,可以通过stem(x,count)画相应直方图: imhist2.m文件: I = imread('E:\work\K

opencv提供了一种图像缩放函数 功能:实现对输入图像缩放到指定大小 函数原型: void cv::resize ( InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, , , int interpolation = INTER_LINEAR ) 函数参数: InputArray src:输入图像,可以是Mat类型 OutputArray dst:输出图像,其尺寸由第三个参数dsize(如果dsize不为0),当dsize为0,输出图像的尺寸由src.si

Octave/matlab的经常使用知识之矩阵和向量 之前一段时间在coursera看了Andrew ng的机器学习的课程,感觉还不错.算是入门了.这次打算以该课程的作业为主线,对机器学习基本知识做一下总结.小弟才学疏浅.如有错误,敬请指导. Andrew的课程选了Octave/matlab为编程语言.他选择这个预计很多其它是考虑大众性,这门语言easy入门. 然后我认为学会使用Octave/matlab还是挺实用的. 一来是她天生是个数学工具,開始的研究阶段使用她最方便莫属.注意我这里所说的是

MATLAB中图像的基本操作 1.读取.显示图片 MATLAB中提供了immread()与imshow()函数读取和显示图片.其中读取函数imread()原型: imread: A = imread(filename, fmt) A是结构体名,用来存储读入的图像数据.filename是读取的文件名,文件名要用”括起来.fmt是读取文件的类型如:jpg.png等等,这个参数可以不输入,由MATLAB自动判断. 显示函数imshow()原型: imshow: imshow(I) I为读取后保存在MA

最近在查找有关图像缩放之类的算法,因工作中需要用到诸如此类的图像处理算法就在网上了解了一下相关算法,以及其原理,并用Python实现,且亲自验证过,在次与大家分享. 声明:本文代码示例针对的是planar格式的YUV数据,且只对Y分量做了缩放,因为平常工作中接触较多的是YUV格式的黑白图片,UV分量都是固定的0x80,所以针对UV分量没有做缩放操作. 先大概讲一下图像所方的原理,假设缩放之前的图像为src_img,分辨率为src_w*src_h,缩放之后的图像为dst_img,分辨率为dst_w

图像几何变换(缩放.旋转)中的常用的插值算法 在图像几何变换的过程中,常用的插值方法有最邻近插值(近邻取样法).双线性内插值和三次卷积法. 最邻近插值: 这是一种最为简单的插值方法,在图像中最小的单位就是单个像素,但是在旋转个缩放的过程中如果出现了小数,那么就对这个浮点坐标进行简单的取整,得到一个整数型坐标,这个整数型坐标对应的像素值就是目标像素的像素值.取整的方式就是:取浮点坐标最邻近的左上角的整数点. 举个例子: 3*3的灰度图像,其每一个像素点的灰度如下所示 我们要通过缩放,将它变成一个4