ubuntu22.04@laptop OpenCV Get Started: 005_rotate_and_translate_image

news2024/9/22 1:40:15

ubuntu22.04@laptop OpenCV Get Started: 005_rotate_and_translate_image

  • 1. 源由
  • 2. translate/rotate应用Demo
  • 3 translate_image
    • 3.1 C++应用Demo
    • 3.2 Python应用Demo
    • 3.3 平移图像过程
  • 4. rotate_image
    • 4.1 C++应用Demo
    • 4.2 Python应用Demo
    • 4.3 旋转图像过程
  • 5. 总结
  • 6. 参考资料

1. 源由

图像的平移和旋转是图像编辑中最基本的操作之一。两者都属于广义仿射变换的范畴。

因此,在研究更复杂的变换之前,首先学习使用OpenCV中提供的函数旋转和平移图像。

2. translate/rotate应用Demo

005_rotate_and_translate_image是OpenCV平移和旋转的示例程序。

确认OpenCV安装路径:

$ find /home/daniel/ -name "OpenCVConfig.cmake"
/home/daniel/OpenCV/installation/opencv-4.9.0/lib/cmake/opencv4/
/home/daniel/OpenCV/opencv/build/OpenCVConfig.cmake
/home/daniel/OpenCV/opencv/build/unix-install/OpenCVConfig.cmake


$ export OpenCV_DIR=/home/daniel/OpenCV/installation/opencv-4.9.0/lib/cmake/opencv4/

3 translate_image

3.1 C++应用Demo

C++应用Demo工程结构:

005_rotate_and_translate_image/CPP$ tree .
.
└── translate_image
    ├── CMakeLists.txt
    ├── image.jpg
    └── translate_image.cpp

2 directories, 6 files

C++应用Demo工程编译执行:

$ cd translate_image
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake ..
$ cmake --build . --config Release
$ cd ..
$ ./build/translate_image

3.2 Python应用Demo

Python应用Demo工程结构:

005_rotate_and_translate_image/Python$ tree .
.
├── image.jpg
├── image_translation.py
├── requirements.txt
└── rotate_image.py

0 directories, 4 files

Python应用Demo工程执行:

$ workoncv-4.9.0
$ python image_translation.py

3.3 平移图像过程

引入平移矩阵对图像进行移动:

  • t x t_x tx: X方向,正数向右移动;反之向左移动。
  • t y t_y ty: Y方向,正数向下移动;反之向上移动。

在这里插入图片描述

C++:

// get tx and ty values for translation
float tx = float(width) / 4;
float ty = float(height) / 4;
// create the translation matrix using tx and ty
float warp_values[] = { 1.0, 0.0, tx, 0.0, 1.0, ty };
Mat translation_matrix = Mat(2, 3, CV_32F, warp_values);

// we will save the resulting image in translated_image matrix
Mat translated_image;
// apply affine transformation to the original image using translation matrix
warpAffine(image, translated_image, translation_matrix, image.size());

Python:

# get tx and ty values for translation
tx, ty = width / 4, height / 4 # you divide by value of your choice
# create the translation matrix using tx and ty, it is a NumPy array 
translation_matrix = np.array([
    [1, 0, tx],
    [0, 1, ty]
], dtype=np.float32)

# apply the translation to the image
translated_image = cv2.warpAffine(
    src=image, M=translation_matrix, dsize=(width, height)
)

4. rotate_image

4.1 C++应用Demo

C++应用Demo工程结构:

005_rotate_and_translate_image/CPP$ tree .
.
└── rotate_image
    ├── CMakeLists.txt
    ├── image.jpg
    └── rotate_image.cpp

2 directories, 6 files

C++应用Demo工程编译执行:

$ cd rotate_image
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake ..
$ cmake --build . --config Release
$ cd ..
$ ./build/rotate_image

4.2 Python应用Demo

Python应用Demo工程结构:

005_rotate_and_translate_image/Python$ tree .
.
├── image.jpg
├── image_translation.py
├── requirements.txt
└── rotate_image.py

0 directories, 4 files

Python应用Demo工程执行:

$ workoncv-4.9.0
$ python rotate_image.py

4.3 旋转图像过程

沿旋转中心点进行角度旋转,采用线性代数矩阵运算:

  • 旋转中心点:采用了图片的重心
  • 旋转角度:示例为45度

在这里插入图片描述

C++:

double angle = 45;

// get the center coordinates of the image to create the 2D rotation matrix
Point2f center((image.cols - 1) / 2.0, (image.rows - 1) / 2.0);
// create the rotation matrix using the image center
Mat rotation_matix = getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0);

// we will save the resulting image in rotated_image matrix
Mat rotated_image;
// apply affine transformation to the original image using the 2D rotaiton matrix
warpAffine(image, rotated_image, rotation_matix, image.size());

Python:

# dividing height and width by 2 to get the center of the image
height, width = image.shape[:2]
center = (width/2, height/2)

# the above center is the center of rotation axis
# using cv2.getRotationMatrix2D() to get the rotation matrix
rotate_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center=center, angle=45, scale=1)

# rotate the image using cv2.warpAffine
rotated_image = cv2.warpAffine(src=image, M=rotate_matrix, dsize=(width, height))

5. 总结

通过对NumPy二维数组操作,对图像进行旋转和移动。

  • getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
  • center: 旋转中心点
  • angle: 旋转角度
  • scale: 缩放尺寸
  • warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]])
  • src: 源图像数组
  • M: 转换矩阵
  • dsize: 输出图像尺寸
  • dst: 输出图像
  • flags: 插值方法, INTER_LINEAR or INTER_NEAREST
  • borderMode: 像素外推方法
  • borderValue: 在恒定边界的情况下使用的值,默认值为0

6. 参考资料

【1】ubuntu22.04@laptop OpenCV Get Started
【2】ubuntu22.04@laptop OpenCV安装
【3】ubuntu22.04@laptop OpenCV定制化安装

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1441155.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Seurat - 聚类教程 (1)

设置 Seurat 对象 在本教程[1]中,我们将分析 10X Genomics 免费提供的外周血单核细胞 (PBMC) 数据集。在 Illumina NextSeq 500 上对 2,700 个单细胞进行了测序。可以在此处[2]找到原始数据。 我们首先读取数据。 Read10X() 函数从 10X 读取 cellranger 管道的输出&…

详细分析Redis性能监控指标 附参数解释(全)

目录 前言1. 基本指标2. 监控命令3. 实战演示 前言 对于Redis的相关知识推荐阅读: Redis框架从入门到学精(全)Python操作Redis从入门到精通附代码(全)Redis相关知识 1. 基本指标 Redis 是一个高性能的键值存储系统…

AWS配置内网EC2服务器上网【图形化配置】

第一种方法:创建EC2选择启用分配公网ip 1. 创建vpc 2. 创建子网 3. 创建互联网网关 创建互联网网关 创建互联网网关 ,设置名称即可 然后给网关附加到新建的vpc即可 4. 给新建子网添加路由规则,添加新建的互联网网关然后点击保存更改 5. 新建…

《MySQL 简易速速上手小册》第4章:数据安全性管理(2024 最新版)

文章目录 4.1 用户认证和权限控制4.1.1 基础知识4.1.2 重点案例:使用 Python 管理 MySQL 用户权限4.1.3 拓展案例 4.2 防止 SQL 注入和其他安全威胁4.2.1 基础知识4.2.2 重点案例:使用 Python 和 MySQL 进行安全的数据查询4.2.3 拓展案例 4.3 数据加密和…

第十六篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV库技术点案例示例:图像质量评估

传奇开心果短博文系列 系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例短博文系列博文目录前言一、图像质量评估方法和相关函数的介绍二、均方误差示例代码三、峰值信噪比示例代码四、结构相似性指数示例代码五、视频质量评估示例代码六、OpenCV均方根误差计算示例代码七、OpenC…

了解海外云手机的多种功能

随着社会的高度发展,海外云手机成为商家不可或缺的工具,为企业出海提供了便利的解决方案。然而,谈及海外云手机,很多人仍不了解其强大功能。究竟海外云手机有哪些功能,可以为我们做些什么呢? 由于国内电商竞…

ubuntu22.04 安装部署05:禁用默认显卡驱动

一、相关文章 ubuntu22.04安装部署03: 设置root密码-CSDN博客 《ubuntu22.04装部署01:禁用内核更新》 《ubuntu22.04装部署02:禁用显卡更新》 二、场景说明 Ubuntu22.04 默认显卡驱动,如果安装cuda,需要单独安装显…

Javaweb之SpringBootWeb案例之异常处理功能的详细解析

3. 异常处理 3.1 当前问题 登录功能和登录校验功能我们都实现了,下面我们学习下今天最后一块技术点:异常处理。首先我们先来看一下系统出现异常之后会发生什么现象,再来介绍异常处理的方案。 我们打开浏览器,访问系统中的新增部…

【开源项目阅读】Java爬虫抓取豆瓣图书信息

原项目链接 Java爬虫抓取豆瓣图书信息 本地运行 运行过程 另建项目,把四个源代码文件拷贝到自己的包下面 在代码爆红处按ALTENTER自动导入maven依赖 直接运行Main.main方法,启动项目 运行结果 在本地磁盘上生成三个xml文件 其中的内容即位爬取…

MPLS VPN功能组件(3)

私网标签分配 通过MPBGP为VPNv4路由分配内层标签 PE从CE接收到IPv4路由后,对该路由加上相应VRF的RD(RD手动配置),使其成为一条VPNV4路由,然后在路由通告中更改下一跳属性为自己,通常是自己的Loopback地址…

【Linux】进程学习(二):进程状态

目录 1.进程状态1.1 阻塞1.2 挂起 2. 进程状态2.1 运行状态-R进一步理解运行状态 2.2 睡眠状态-S2.3 休眠状态-D2.4 暂停状态-T2.5 僵尸状态-Z僵尸进程的危害 2.6 死亡状态-X2.7 孤儿进程 1.进程状态 1.1 阻塞 阻塞:进程因为等待某种条件就绪,而导致的…

Linux操作系统基础(四):Linux连接工具使用

文章目录 Linux连接工具使用 一、为什么要使用远程连接工具 二、虚拟机网络配置 三、获取Linux操作系统IP地址 四、聊一聊Linux系统账号 五、安装finalshell远程连接软件 六、建立连接 七、软件界面与使用说明 Linux连接工具使用 一、为什么要使用远程连接工具 因为一…

USMART是什么?

一、USMART简介 USMART是一个串口调试组件,可以大大提高代码调试效率,为正点原子为STM32开发的类似linux中shell的调试工具。 一般开发者正常情况下,对单片机功能进行调试的过程大致为:下载——调试——修改——下载——调试——…

解决MapboxGL的Popup不支持HTMLDiv元素的问题

解决MapboxGL的Popup不支持HTMLDiv元素的问题 官网给出的文档是不支持HTMLDivElement的,只支持HTML标签。 如果单纯的只显示字符串,那就没问题,如果想在Popup中使用更强大的功能,此时就不行了,下面是源码的一部分显示…

[VulnHub靶机渗透] Sar: 1

🍬 博主介绍👨‍🎓 博主介绍:大家好,我是 hacker-routing ,很高兴认识大家~ ✨主攻领域:【渗透领域】【应急响应】 【python】 【VulnHub靶场复现】【面试分析】 🎉点赞➕评论➕收藏…

Python环境下基于最大离散重叠小波变换和支持向量回归的金融时间序列预测

金融时间序列具有非线性、高频性、随机性等特点,其波动情况不仅与当前股票市场、房地产市场、贸易市场等有强联动性,而且大幅度起伏对于其他市场有较大的影响和冲击。由于金融市场受多种因素影响且各影响因素间也存在一定复杂动态交互关系,导…

[CUDA手搓]从零开始用C++ CUDA搭建一个卷积神经网络(LeNet),了解神经网络各个层背后算法原理

文章目录 前言一、所需环境二、实现思路2.1. 定义了LeNet网络模型结构,并训练了20次2.2 以txt格式导出训练结果(模型的各个层权重偏置等参数)2.3 (可选)以pth格式导出训练结果,以方便后期调试2.4 C CUDA要做的事 三、C CUDA具体实现3.1 新建.cu文件并填好…

nvm安装nodejs 报错certificate has expired or is not yet valid

今天在使用nvm安装nodejs时,突然报如下错误: 从报错信息中很容易知道这是因为镜像凭证过期,所以我们只需要换个镜像即可。 打开你nvm的安装目录下的settings.txt文件,将下面两行添加到里面,如果已经有的就覆盖。 nod…

LeetCode Python - 4. 寻找两个正序数组的中位数

文章目录 题目答案运行结果 题目 给定两个大小分别为 m 和 n 的正序(从小到大)数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。 算法的时间复杂度应该为 O(log (mn)) 。 示例 1: 输入:nums1 [1,3], nums2 [2…

Flink CDC 与 Kafka 集成:Snapshot 还是 Changelog?Upsert Kafka 还是 Kafka?

博主历时三年精心创作的《大数据平台架构与原型实现:数据中台建设实战》一书现已由知名IT图书品牌电子工业出版社博文视点出版发行,点击《重磅推荐:建大数据平台太难了!给我发个工程原型吧!》了解图书详情,京东购书链接:https://item.jd.com/12677623.html,扫描左侧二维…