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

简介 透视变换(Perspective Transformation)是将成像投影到一个新的视平面(Viewing Plane),也称作投影映射(Projective Mapping).如图1,通过透视变换ABC变换到A'B'C'.

相信很多人手机里都装了个"扫描全能王"APP,平时可以用它来可以扫描一些证件.文本,确实很好用,第一次用的时候确实感觉功能很强大啊算法很牛逼啊.但是仔细一想,其实这些实现起来也是很简单的,我想了下,实现的步骤应该就只有下面三个: 将证件轮廓找到 提取证件矩形轮廓四点进行透视变换 二值化 知道原理之后,我马上利用强大的opencv开发一个类似"全能扫描王"扫描工具. 整理一下我们要制作的这个扫描工具有哪些功能: 图像的信息区域的提取与矫正 图像的二值化 锐化和增强 第

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

车道检测(Advanced Lane Finding Project) 实现步骤: 使用提供的一组棋盘格图片计算相机校正矩阵(camera calibration matrix)和失真系数(distortion coefficients). 校正图片 使用梯度阈值(gradient threshold),颜色阈值(color threshold)等处理图片得到清晰捕捉车道线的二进制图(binary image). 使用透视变换(perspective transform)得到二进制图(binar

1 Rect_ (const Point_< _Tp > &pt1, const Point_< _Tp > &pt2),Rect的这种两个点的构造函数的两个点只要是矩形的对角点就可以了. 也就是说,无论是左上和右下对角点,还是左下和右上对角点,都是可以的.在cv::Rect内部,表示时,用的是左上的顶点和两个边长. 2

在神经网络训练时,还涉及到一些tricks,如网络权重的初始化方法,优化器种类(权重更新),图片预处理等,继续填坑. 1. 神经网络初始化(Network Initialization ) 1.1 初始化原因 我们构建好网络,开始训练前,不能默认的将所有权重系数都初始化为零,因为所有卷积核的系数都相等时,提取特征就会一样,反向传播时的梯度也会存在对称性,网络会退化会线性模型.另外网络层数较深时,初始化权重过大,会出现梯度爆炸,而过小又会出现梯度消失.一般权重初始化时需要考虑两个问题: (1)权重

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码:SIFT+KD树+BBF算法+RANSAC算法 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> RobHess的SIFT源码中的几个文件说明? RobHess的SIFT源码分析:xform.h和xform.c文件 这两个文件中实现了RANSAC算法(RANdom SAmple Consensus 随机抽样

一.定位和变换票据 定位照片中的不规范票据或矩形文本,并将其变换为正规矩形,以供OCR识别. # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import cv2 as cv import numpy as np def show_img(img, win_name): cv.imshow(win_name, img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() def image_process(img_path): # 读

相信很多人手机里都装了个“扫描全能王”APP,平时可以用它来可以扫描一些证件.文本,确实很好用,第一次用的时候确实感觉功能很强大啊算法很牛逼啊.但是仔细一想,其实这些实现起来也是很简单的,我想了下,实现的步骤应该就只有下面三个: 将证件轮廓找到 提取证件矩形轮廓四点进行透视变换 二值化 知道原理之后,我马上利用强大的opencv开发一个类似“全能扫描王”扫描工具. 整理一下我们要制作的这个扫描工具有哪些功能: 图像的信息区域的提取与矫正 图像的二值化 锐化和增强 第二第三点都非常简单,那么制作这

目标 学习将不同的几何变换应用到图像上,如平移.旋转.仿射变换等. 你会看到这些函数: cv.getPerspectiveTransform 变换 OpenCV提供了两个转换函数cv.warpAffine和cv.warpPerspective,您可以使用它们进行各种转换.cv.warpAffine采用2x3转换矩阵,而cv.warpPerspective采用3x3转换矩阵作为输入. 缩放 缩放只是调整图像的大小.为此,OpenCV带有一个函数cv.resize().图像的大小可以手动指定,也可以

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106816775各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106926496各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/107837715各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实

/*=========================================================================*/ // 阵列操作 /*=========================================================================*/ 基本矩阵和图像运算符 ---------------------------------------------------------------------------

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 <

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

在 "光流跟踪" 中,使用了 Harris 角点作为 LK 光流跟踪输入点.角点定义为在两个方向上均有较大梯度变化的小区域,使用自相关函数描述. 自相关函数为为图像平移前后某一个区域的相似度度量.图像可以看作二维平面上的连续函数,使用泰勒级数可以将自相关函数转换为自相关矩阵. 通过分析自相关矩阵的特征值,可以判断在该区域内各个方向上梯度变化情况,从而决定是否为角点. 在 opencv 中,cv::goodFeatrueToTrack 函数可以提取 Harris 角点,其中参数 useH

刚结束一段实习,图像算法工程师.总结一下图像算法的几个基本的操作,图像操作算子各式各样,各显神通,光是滤波filter这一个专题就可以有很多的技巧和功能. 我从做过的两个小项目入手, 简单介绍一下该项目中使用到的cv算法. 车牌识别(中文车牌识别) 项目地址: https://github.com/liuruoze/EasyPR 项目介绍: http://www.cnblogs.com/subconscious/p/3979988.html 整个车牌识别分为两个部分:车牌框的识别,和车牌内容的识

在用Opencv的时候由于下图原本的图像尺寸是1111*1111,要进行resize,代码如下: cv::Mat img = cv::imread("//Users//apple//td3//vase//19201.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); cv::Mat img2; cv::resize(img, img2, cv::Size(400,400),0,0, cv::INTER_AREA); 因为我根本不知道img的数据是什么类型(不知道数据类型根本无

[本文出自天外归云的博客园] 本次对Auty自动化测试框架做些收尾工作,由于在scripts文件夹中的脚本会需要调用其他包结构文件夹中的脚本,所以这里需要添加一下框架对于内部脚本间互相调用的支持,这里需要动态的在脚本运行时为脚本添加四行内容: # -*- coding: utf-8 -*- import os import sys sys.path.append("'+Auty的根目录路径+'") 并且在脚本运行完成后删除这四行.对应要修改execute_selection.py文件: