图像配准需要将一张测试图片按照第二张基准图片的尺寸.角度等形态信息进行透视(仿射)变换匹配,本例通过Surf特征的定位和匹配实现图像配准. 配准流程: 1. 提取两幅图像的Surf特征 2. 对Surf特征进行匹配,找到最匹配的特征点对 3. 提取最优配对点的坐标,生成透视变换矩阵 4. 对测试图像经过透视变换,生成配准图像 以下是Opencv代码实现: #include "highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonf

这篇文章主要解决这样一个问题: 有一张倾斜了的图片(当然是在Z轴上也有倾斜,不然直接旋转得了o(╯□╰)o),如何尽量将它纠正到端正的状态. 而要解决这样一个问题,可以用到透视变换. 关于透视变换的原理,网上已经有一大推了,这里就不再做介绍了. 这篇文章的干货是: 对OpenCV晦涩难懂的透视变换接口的使用细节的描述; 基于两套自己提出的自动选择顶点进行透视变换的可以运行的 完整代码 关于干货的第1点,相信很多同学在使用OpenCV透视变换接口的时候,一定google了不少东西吧... 而关于干

很多时候我们拍摄的照片都会产生一点畸变的,就像下面的这张图 虽然不是很明显,但还是有一点畸变的,而我们要做的就是把它变成下面的这张图 效果看起来并不是很好,主要是四个顶点找的不准确,会有一些偏差,而且矫正后产生的目标图是倒着的,哪位好心人给说说为啥 因为我也没有测试畸变很大的图像,也不能保证方法适用于每个图像,这里仅提供我的思路供大家参考. 思路: 我们最重要的就是找到图像的四个顶点,有利用hough直线,求直线交点确定四个顶点,有采用寻找轮廓确定四个顶点等等:今天我提供的思路,也是采用寻找轮廓

对于透视变换,必须为map_matrix分配一个3x3数组,除了3x3矩阵和三个控点变为四个控点外,透视变化在其他方面与仿射变换完全类似.具体可以参考:点击打开链接 主要用到两个函数WarpPerspective和GetPerspectiveTransform. 1)WarpPerspective 对图像进行透视变换 void cvWarpPerspective( const CvArr* src, CvArr* dst,const CvMat* map_matrix, int flags=CV

参考文献: http://www.cnblogs.com/self-control/archive/2013/01/18/2867022.html http://opencv-code.com/tutorials/automatic-perspective-correction-for-quadrilateral-objects/ 透视变换: http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/26478135 具体流程为: a)载入图像→灰度化→边

关于透视投影的几何知识,以及求解方法,可以参考 http://media.cs.tsinghua.edu.cn/~ahz/digitalimageprocess/chapter06/chapt06_ahz.htm http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/26471527 此外,opencv1那本书183页也有讲 这里,实现一个贴图,主要参考 http://www.cnblogs.com/tiandsp/p/4033071.html 那篇博

载分 [OpenCV]透视变换 Perspective Transformation(续) 分类: [图像处理] [编程语言] 2014-05-27 09:39 2776人阅读 评论(13) 收藏 举报 透视变换的原理和矩阵求解请参见前一篇<透视变换 Perspective Transformation>.在OpenCV中也实现了透视变换的公式求解和变换函数. 求解变换公式的函数: Mat getPerspectiveTransform(const Point2f src[], const P

演示结果参考: 功能实现:运行程序,会显示图片的尺寸,按回车键后,依次点击需矫正的图片的左上.右上.左下.右下角,并能显示其坐标,结果弹出矫正后的图片,如图上的PIC2对话框.可以继续选择图片四个点进行实验,按下字符'q'后退出. 代码如下:(注:图中的11.jpg图片自己选取放到该程序目录下.) //使用鼠标在原图像上选取感兴趣区域 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <vector>

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,其计算方法为坐标向量和变换矩阵的乘积,换言之就是矩阵运算.在应用层面,仿射变换是图像基于3个固定顶点的变换,如图所示: 图中红点即为固定顶点,在变换先后固定顶点的像素值

问题描述 拍摄或者扫描图像不是规则的矩形,会对后期处理产生不 好影响,需要通过透视变换校正得到正确形状. 解决思路 通过二值分割 + 形态学方法 + Hough直线 +透视变换 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat s

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 下面准备学习如何对文档扫描摆正及其OCR识别的案例,主要想法是对一张不规则的文档进行矫正,然后通过tesseract进行OCR文字识别,最后返回结果.下面进入正文: 现代生活中,手机像素比较高,所以大家拍这些照片都很随意,随便拍,比如下面的照片,如发票,文本等等: 对于这些图像矫正的问题,在图像处理领域

窗口的透视变换效果 当我们点击UWP应用中的小部件时,会发现小部件会朝着鼠标点击位置凹陷下去,而且不同的点击位置对应着不同的凹陷情况,看起来就好像小部件在屏幕上不只有x轴和y轴,甚至还有一个z轴.要做到这一点,其实只要对窗口进行透视变换即可.下面是对Qt的窗口和按钮进行透视变换的效果: 具体代码 PixmapPerspectiveTransform 类 它的作用是将传入的 QPixmap 转换为numpy 数组,然后用 opencv 的 warpPerspective 对数组进行透视变换,最后再

前两周,同事和我说检测时间超时,其中对图像做畸变矫正和投影变换就要花费25ms(3000×3000的图).而此时我们已经用上了文章opencv图像畸变矫正加速.透视变换加速方法总结中的方法.突然我想到了我去年笔记OpenCV笔记(10) 相机模型与标定中的一个函数cv::undistortPoints(),对感兴趣点进行畸变矫正.在应用之前,需要测试下两种方法计算出来的点的差值,即remap和undistortPoints的不同.结论:对全图进行畸变矫正,再找点 VS 找点后,对点进行畸变矫正,

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_25352981/article/details/46914837#commentsedit 本文目标是通过使用SIFT和RANSAC算法,完成特征点的正确匹配,并求出变换矩阵,通过变换矩阵计算出要识别物体的边界(文章中有部分源码,整个工程我也上传了,请点击这里). SIFT算法是目前公认的效果最好的特征点检测算法,关于该算法的就不多说了,网上的资料有很多,在此提供两个链接,一个是SIFT原文的译文,一个是关于SIFT算法的详细解释:

cv::estimateAffine3D(MatFrom, MatTo, Transfrom, inlier); Transform得到的是重MatFrom到MatTo的变换矩阵.inlier给一个空矩阵就可以. MatFrom和MatTo都是点的矩阵,每一行就是一个点. 这个函数使用的是点对来估计变换矩阵.是三维的,所以需要XYZ坐标.优化方法是RANSAC.

参考: 图像处理的仿射变换与透视变换(https://www.imooc.com/article/27535) http://ex2tron.wang/opencv-python-extra-warpaffine-warpperspective/ 如何通俗地讲解「仿射变换」这个概念? 计算机视觉:算法与应用

在shiter大牛的基础之上,对于他的程序做了一定的修改. 首先,通过两个循环使得霍夫变换两个参数:角度的分辨率和点个数的阈值可以变换,这样就不必对于每一张图像都手动的设置阈值.其次,过滤掉了两个距离很近的直线,使得能够正确找到物体的四个轮廓的直线. #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> #include <

In this chapter, APIs will make U crazy. Good luck! Next, Review Linear Algebra.  Ref: http://blog.csdn.net/u012269327/article/category/2291085 IplImage "modules/core/include/opencv2/core/types_c.h" typedef struct _IplImage { int nSize; /* sizeo

opencv车道线检测 完成的功能 图像裁剪:通过设定图像ROI区域,拷贝图像获得裁剪图像 反透视变换:用的是老师给的视频,没有对应的变换矩阵.所以建立二维坐标,通过四点映射的方法计算矩阵,进行反透视变化.后因ROI区域的设置易造成变换矩阵获取困难和插值像素得到的透视图效果不理想,故没应用. 二值化:先变化为灰度图,然后设定阈值直接变成二值化图像. 形态学滤波:对二值化图像进行腐蚀,去除噪点:然后对图像进行膨胀,弥补对车道线的腐蚀. 边缘检测:canny变化.sobel变化和laplacian变

题外话:一直是打算把这本书的全部课后编程题写完的,中间断了几个月,一直忙于其他事.现在开始补上. 这道题我不清楚我理解的题意是不是正确的,这道题可以练习用OpenCV实现透视变换(可以用于矫正在3维环境下的图像失真),b&c部分则是实现图像放大缩小插值,旋转图像.所有的功能都和键盘事件处理联系起来,纯OpenCV实现,和OS无关.不过,在处理SHIFT键时,我取得是其在键盘上对应字符的ASCII码,好像OpenCV对键盘事件的支持不如对鼠标事件的支持.所以SHIFT键+小键盘上的数字键是不行的.