c++ opencv 求两个轮廓之间的仿射变换
OPENCV实现的轮廓检测与处理
OPENCV实现的轮廓检测与处理OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉相关的算法和工具。
其中，轮廓检测与处理是OpenCV中一个重要的功能，用于检测图像中的物体轮廓并对其进行处理。
在OpenCV中，轮廓检测是通过对图像进行二值化处理，然后寻找轮廓的闭合边缘来实现的。
下面将介绍使用OpenCV实现轮廓检测与处理的具体步骤。
第一步是图像预处理，包括读取图像、灰度化和二值化。
在OpenCV 中，可以使用`cv2.imread(`函数读取图像，并使用`cv2.cvtColor(`函数将图像转换为灰度图像。
然后，可以使用`cv2.threshold(`函数进行图像二值化处理，将图像转换为黑白图像。
第二步是寻找轮廓。
在进行轮廓检测之前，需要对图像进行一些预处理，如边缘检测。
在OpenCV中，可以使用`cv2.Canny(`函数进行边缘检测。
然后，可以使用`cv2.findContours(`函数找到图像中的轮廓。
第三步是轮廓处理。
在OpenCV中，可以使用`cv2.drawContours(`函数绘制轮廓，在图像上显示出来。
还可以使用`cv2.boundingRect(`函数获得轮廓的边界矩形，并使用`cv2.rectangle(`函数在图像上绘制该矩形。
此外，还可以通过计算轮廓的面积、周长或凸包等属性来对轮廓进行进一步处理。
第四步是轮廓特征提取。
在OpenCV中，可以使用`cv2.moments(`函数计算轮廓的一些几何特征，如质心、面积、周长和方向。
还可以使用`cv2.approxPolyDP(`函数对轮廓进行多边形拟合，从而获取更加精确的轮廓。
第五步是轮廓匹配。
在OpenCV中，可以使用`cv2.matchShapes(`函数计算两个轮廓之间的相似度。
这在图像识别、形状匹配等方面非常有用。
最后，可以使用`cv2.imshow(`函数将处理后的图片显示出来，并使用`cv2.waitKey(`等函数控制图像窗口的显示与关闭。
Python3+OpenCV2实现图像的几何变换（平移、镜像、缩放、旋转、仿射）
Python3+OpenCV2实现图像的⼏何变换（平移、镜像、缩放、旋转、仿射）前⾔总结⼀下最近看的关于opencv图像⼏何变换的⼀些笔记.这是原图:1.平移import cv2import numpy as npimg = cv2.imread("image0.jpg", 1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = imgInfo[1]mode = imgInfo[2]dst = np.zeros(imgInfo, np.uint8)for i in range( height ):for j in range( width - 100 ):dst[i, j + 100] = img[i, j]cv2.imshow('image', dst)cv2.waitKey(0)demo很简单,就是将图像向右平移了100个像素.如图:2.镜像import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('image0.jpg', 1)cv2.imshow('src', img)imgInfo = img.shapeheight= imgInfo[0]width = imgInfo[1]deep = imgInfo[2]dst = np.zeros([height*2, width, deep], np.uint8) for i in range( height ):for j in range( width ):dst[i,j] = img[i,j]dst[height*2-i-1,j] = img[i,j]for i in range(width):dst[height, i] = (0, 0, 255)cv2.imshow('image', dst)cv2.waitKey(0)demo⽣成⼀个如下效果:3.缩放import cv2img = cv2.imread("image0.jpg", 1)imgInfo = img.shapeprint( imgInfo )height = imgInfo[0]width = imgInfo[1]mode = imgInfo[2]# 1 放⼤缩⼩ 2 等⽐例⾮等⽐例dstHeight = int(height * 0.5)dstWeight = int(width * 0.5)# 最近邻域插值双线性插值像素关系重采样⽴⽅插值dst = cv2.resize(img, (dstWeight,dstHeight))print(dst.shape)cv2.imshow('image', dst)cv2.waitKey(0)使⽤resize直接进⾏缩放操作,同时还可以使⽤邻域插值法进⾏缩放,代码如下:# 1 info 2 空⽩模板 3 重新计算x, yimport cv2import numpy as npimg = cv2.imread('image0.jpg', 1)imgInfo = img.shape # 先⾼度,后宽度height = imgInfo[0]width = imgInfo[1]dstHeight = int(height/2)dstWidth = int(width/2)dstImage = np.zeros([dstHeight, dstWidth, 3], np.uint8)for i in range( dstHeight ):for j in range(dstWidth):iNew = i * ( height * 1.0 / dstHeight )jNew = j * ( width * 1.0 / dstWidth )dstImage[i,j] = img[int(iNew),int(jNew)]cv2.imshow('image', dstImage)cv2.waitKey(0)4.旋转import cv2img = cv2.imread('image0.jpg', 1)cv2.imshow('src', img)imgInfo = img.shapeheight= imgInfo[0]width = imgInfo[1]deep = imgInfo[2]# 定义⼀个旋转矩阵matRotate = cv2.getRotationMatrix2D((height*0.5, width*0.5), 45, 0.7) # mat rotate 1 center 2 angle 3 缩放系数dst = cv2.warpAffine(img, matRotate, (height, width))cv2.imshow('image',dst)cv2.waitKey(0)旋转需要先定义⼀个旋转矩阵,cv2.getRotationMatrix2D(),参数1:需要旋转的中⼼点.参数2:需要旋转的⾓度.参数三:需要缩放的⽐例.效果如下图:5.仿射import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('image0.jpg', 1)cv2.imshow('src', img)imgInfo = img.shapeheight= imgInfo[0]width = imgInfo[1]deep = imgInfo[2]# src 3 -> dst 3 (左上⾓, 左下⾓,右上⾓)matSrc = np.float32([[0,0],[0,height-1],[width-1, 0]]) # 需要注意的是⾏列和坐标是不⼀致的matDst = np.float32([[50,50],[100, height-50],[width-200,100]])matAffine = cv2.getAffineTransform(matSrc,matDst) #mat 1 src 2 dst 形成组合矩阵dst = cv2.warpAffine(img, matAffine,(height, width))cv2.imshow('image',dst)cv2.waitKey(0)需要确定图像矩阵的三个点坐标,及(左上⾓, 左下⾓,右上⾓).定义两个矩阵,matSrc 为原图的三个点坐标,matDst为进⾏仿射的三个点坐标,通过cv2.getAffineTransform()形成组合矩阵.效果如下:以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
opencv 坐标变换函数
opencv 坐标变换函数OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
在OpenCV中，坐标变换是常用的操作之一，它可以帮助我们将图像或物体从一个坐标系转换到另一个坐标系，以适应不同的需求或处理流程。
OpenCV提供了一些函数来实现坐标变换，包括平移、旋转、缩放和仿射变换等。
下面将逐个介绍这些函数的用法和作用。
1. 平移变换（translation）：通过平移变换，我们可以将图像或物体沿着x和y轴方向移动一定的距离。
在OpenCV中，可以使用`cv2.warpAffine`函数来实现平移变换。
该函数接受一个输入图像、一个平移矩阵和输出图像的大小作为参数，返回经过平移变换后的图像。
2. 旋转变换（rotation）：通过旋转变换，我们可以将图像或物体按照一定的角度进行旋转。
在OpenCV中，可以使用`cv2.getRotationMatrix2D`函数来获取旋转矩阵，然后使用`cv2.warpAffine`函数进行旋转变换。
该函数接受一个输入图像、一个旋转矩阵和输出图像的大小作为参数，返回经过旋转变换后的图像。
3. 缩放变换（scaling）：通过缩放变换，我们可以将图像或物体按照一定的比例进行放大或缩小。
在OpenCV中，可以使用`cv2.resize`函数来实现缩放变换。
该函数接受一个输入图像和输出图像的大小作为参数，返回经过缩放变换后的图像。
4. 仿射变换（affine transformation）：通过仿射变换，我们可以对图像或物体进行平移、旋转和缩放等多个操作的组合。
在OpenCV 中，可以使用`cv2.getAffineTransform`函数来获取仿射矩阵，然后使用`cv2.warpAffine`函数进行仿射变换。
该函数接受一个输入图像、一个仿射矩阵和输出图像的大小作为参数，返回经过仿射变换后的图像。
除了上述函数之外，OpenCV还提供了其他一些函数来实现更复杂的坐标变换，如透视变换（perspective transformation）和反向变换（inverse transformation）等。
OpenCV学习之路（十）轮廓的一些操作contours返回值详解轮廓类似详解
OpenCV学习之路（十）轮廓的一些操作contours返回值详解轮廓类似详解在findContours()函数中，我们一共返回了三个参数：image，contours，hierarchy。
其中image代表的是修改之后的原图，contours代表的是轮廓，hierarchy代表的是轮廓的层次结构。
我们主要来讨论一下第二个返回值：contours。
以及轮廓可以进行的一些操作。
contourscontours代表的是找到的轮廓，它是一个numpy中的列表结构，那么接下来就让我们探究一下这个列表究竟是怎么存储轮廓的。
import numpy as npimport cv2img=cv2.imread('D://zopencv//contours.png')imgcopy=img.copy()imgray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,img_thre=cv2.threshold(imgray,127,255,cv2.THRESH_BIN ARY)image,contours,hierarchy=cv2.findContours(img_thre,cv2.RE TR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)mask1=cv2.drawContours(imgcopy,contours,-1,(0,0,255),2)cv2.imshow('mask1',mask1)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()之前我们已经讨论过了，drawContours()函数的第三个参数是轮廓的索引，如果我们定为-1就会把所有轮廓画出。
那你有没有想过，他既然是索引，我们是不是可以一个一个轮廓的画出来。
我们将索引定为0：mask1=cv2.drawContours(imgcopy,contours,0,(0,0,255),2)只有正方形的轮廓被画了出来，也就是说，正方形的轮廓在轮廓列表contours中的索引是0.同理，我们可以把索引分别设置成1,2。
opencv 拼接原理
OpenCV图像拼接的原理主要分为两个阶段：图像对齐/配准（image alignment/Registration）和图像合成/融合（image Compositing）。
在图像对齐/配准阶段，主要包括以下步骤：
1. 特征点检测与图像匹配：这是确定两张需要拼接的图像之间相同部分的关键步骤，通过检测并比对两张图片的特征点来确定如何对齐这两张图片。
2. 计算图像间的变换矩阵：根据特征点的匹配结果，计算出对齐两张图片所需要的仿射变换矩阵。
3. 自动校准：这一步是为了更精确地对齐图像，可能需要进行一些微调。
4. 图像变形：使用上一步计算出的变换矩阵，将一张图片变形为另一张图片的形状。
在图像合成/融合阶段，主要包括以下步骤：
5. 计算接缝：为了使拼接后的图像看起来更自然，需要在两张图片之间创建一个接缝。
这一步会考虑到颜色、亮度等因素，使得接缝处不易被人眼察觉。
6. 图像融合：将接缝处的像素进行特殊处理，使得它们能够融入周围环境，从而得到最终的全景图或多重视图。
此外，OpenCV还提供了Stitcher类及其stitch方法用于实现图像拼接。
这些函数和类使得用户可以方便地调用上述算法，而无需自己编写复杂的代码来实现这些功能。
opencv findtransformecc 原理
opencv findtransformecc 原理findTransformECC是OpenCV 中的一个函数，用于找到两个图像之间的仿射变换。
这个函数主要基于特征匹配和迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）算法。
以下是其工作原理的详细解释：1.特征检测与描述符提取: 首先，findTransformECC需要从两个图像中提取关键点。
这些关键点可以是角点、边缘或其他形式的局部图像特征。
对于每个关键点，该函数提取一个或多个描述符，这些描述符捕获了关键点周围图像的局部特性。
常见的描述符包括SIFT、SURF、ORB 等。
2.特征匹配: 一旦从两个图像中提取了关键点和描述符，就需要进行特征匹配。
这通常通过比较描述符之间的相似性来完成，例如使用FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）或暴力匹配算法。
匹配的目标是找到源图像中的每个关键点在目标图像中的对应点。
3.迭代最近点(ICP) 算法: 接下来，findTransformECC使用迭代最近点（ICP）算法来估计仿射变换。
ICP 是一种迭代优化技术，用于最小化源图像和目标图像中对应点之间的距离。
初始估计的仿射变换通常是一个粗略的估计，然后ICP 通过迭代更新这个变换，直到找到最优的变换参数。
4.仿射变换模型: 仿射变换模型可以表示为2x3 的变换矩阵，用于将源图像中的点映射到目标图像中。
这个矩阵由2D 平移向量、缩放因子、旋转角度和倾斜角度等参数组成。
通过ICP 算法，可以找到这些参数的最优值，从而得到仿射变换矩阵。
5.应用变换: 最后，使用找到的仿射变换矩阵将源图像中的所有点映射到目标图像中。
这个过程可以通过OpenCV 中的warpAffine函数实现。
需要注意的是，findTransformECC是一个比较复杂的函数，涉及到特征检测、描述符提取、特征匹配和迭代优化等多个步骤。
cv2 旋转矩阵 仿射变换矩阵
文章主题：探索cv2中的旋转矩阵和仿射变换矩阵在计算机视觉领域，旋转矩阵和仿射变换矩阵是两个非常重要且常用的概念。
它们可以帮助我们在图像处理和模式识别中进行各种操作，从而实现图像的旋转、缩放、平移和扭曲等效果。
在本文中，我们将深入探讨cv2中的旋转矩阵和仿射变换矩阵，探索它们的原理、用法和在计算机视觉中的应用。
1. 旋转矩阵旋转矩阵是一个二维空间中的线性变换矩阵，它可以用来描述图像在二维平面上的旋转操作。
在cv2中，我们可以使用旋转矩阵来对图像进行旋转变换。
旋转矩阵通常由旋转角度θ和旋转中心点(x, y)来确定，表示为：R = [[cosθ, -sinθ],[sinθ, cosθ]]其中，cosθ和sinθ分别代表旋转角度θ的余弦和正弦值。
通过对图像进行旋转矩阵变换，我们可以实现对图像进行不同角度的旋转操作，从而达到调整图像方向和角度的效果。
2. 仿射变换矩阵与旋转矩阵类似，仿射变换矩阵也是描述图像在二维平面上的线性变换矩阵，它可以实现对图像进行平移、旋转、缩放和错切等操作。
在cv2中，我们可以使用仿射变换矩阵来实现对图像的各种变换操作。
仿射变换矩阵通常由一个2x3的矩阵来表示，表示为：M = [[a, b, c],[d, e, f]]通过调整矩阵中的参数a、b、c、d、e和f，我们可以实现对图像进行平移、旋转、缩放和错切等多种变换效果。
仿射变换矩阵在图像处理和模式识别中具有广泛的应用，可以帮助我们实现图像的几何变换和形状调整，从而满足不同场景下的需求。
总结回顾通过对cv2中的旋转矩阵和仿射变换矩阵的深度探讨，我们了解到它们是计算机视觉中重要的工具，可以帮助我们实现对图像进行各种几何变换和形状调整。
旋转矩阵可以实现对图像的旋转操作，而仿射变换矩阵则可以实现对图像的平移、旋转、缩放和错切等操作。
这些变换操作可以帮助我们在不同的应用场景下实现图像的调整和处理，从而满足各种需求。
个人观点在我看来，旋转矩阵和仿射变换矩阵是计算机视觉领域中非常重要的概念，它们可以为图像处理和模式识别提供强大的工具支持。
c++ opencv仿射变换代码
一、介绍C++是一种高效的编程语言，广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。
而OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
在图像处理中，仿射变换是一种常用的操作，可以对图像进行平移、旋转、缩放等操作。
本文将介绍使用C++和OpenCV实现仿射变换的代码。
二、代码实现以下是一个简单的C++程序，使用OpenCV库实现对图像的仿射变换。
假设我们已经加载了一个图像，并定义了仿射变换所需的变换矩阵。
```cpp#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int m本人n() {Mat image = imread("input.jpg"); // 读取输入图像// 定义仿射变换的变换矩阵Mat M(2, 3, CV_64F);M.at<double>(0, 0) = 1.0; M.at<double>(0, 1) = 0.5;M.at<double>(0, 2) = 50;M.at<double>(1, 0) = 0.5; M.at<double>(1, 1) = 1.0;M.at<double>(1, 2) = 100;// 进行仿射变换Mat dst;warpAffine(image, dst, M, image.size());// 显示变换后的图像imshow("Output", dst);w本人tKey(0);return 0;}```在上面的代码中，我们首先加载了一个名为"input.jpg"的图像，然后定义了一个2x3的变换矩阵M，该矩阵代表了平移和缩放的仿射变换。
接着使用warpAffine函数对图像进行仿射变换，最后将变换后的图像显示出来。
三、代码解释1. 首先我们使用`#include<opencv2/opencv.hpp>`来包含OpenCV 库所需的头文件。
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C++ OpenCV 求两个轮廓之间的仿射变换
在图像处理和计算机视觉领域，求两个轮廓之间的仿射变换是一个常
见的问题。
通过对两个对象的轮廓进行比较和匹配，我们可以得到它
们之间的相似度，并且可以根据它们之间的差异来进行一些后续处理，比如目标跟踪、物体识别等应用。
在 C++ OpenCV 中，我们可以利
用一些图像处理的库函数来实现对两个轮廓之间的仿射变换。
接下来，我将介绍如何在 C++ OpenCV 中实现求两个轮廓之间的仿
射变换，包括获取轮廓、计算仿射变换矩阵和应用仿射变换等步骤。
1. 获取轮廓
我们需要从图像中获取两个对象的轮廓。
在 OpenCV 中，我们可以利用 findContours 函数来实现轮廓的获取。
该函数需要输入一个二值化的图像作为参数，然后返回一个包含所有轮廓信息的std::vector 对象。
```cpp
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(binaryImage, contours, CV_RETR_EXTERNAL,
CV_CH本人N_APPROX_SIMPLE);
```
在上面的代码中，binaryImage 是经过预处理后的二值化图像，
CV_RETR_EXTERNAL 和 CV_CH本人N_APPROX_SIMPLE 分别表示提取外部轮廓和使用简单的逼近方法。
contours 是一个包含所有轮廓信息的容器。
2. 计算仿射变换矩阵
一旦获取了两个对象的轮廓，接下来就需要计算它们之间的仿射变换矩阵。
在 OpenCV 中，我们可以利用函数 getAffineTransform 来实现这一步。
```cpp
cv::Mat M = cv::getAffineTransform(obj1, obj2);
```
在上面的代码中，obj1 和 obj2 分别是两个对象的轮廓点集，M 是一个 2x3 的仿射变换矩阵。
通过该矩阵，我们可以将一个对象的轮廓变换到另一个对象的轮廓上。
3. 应用仿射变换
我们需要利用计算得到的仿射变换矩阵将一个对象的轮廓映射到另一个对象的轮廓上。
在 OpenCV 中，我们可以利用函数 warpAffine 来
实现此步骤。
```cpp
cv::Mat transformedObj1;
cv::warpAffine(obj1, transformedObj1, M, obj2.size());
```
在上面的代码中，transformedObj1 是经过仿射变换后的对象1的轮廓，M 是之前计算得到的仿射变换矩阵，obj2.size() 表示输出图像的大小和obj2 相同。
通过上述步骤，我们就可以在 C++ OpenCV 中实现求两个轮廓之间的仿射变换。
这一过程可以应用于图像匹配、物体追踪、姿态估计等领域，具有一定的实际意义和应用价值。
总结
本文介绍了在 C++ OpenCV 中求两个轮廓之间的仿射变换的过程，包括获取轮廓、计算仿射变换矩阵和应用仿射变换。
通过这一过程，我们可以实现对两个对象的轮廓进行比较和匹配，为后续的图像处理和计算机视觉任务打下基础。
希望本文对你有所帮助，谢谢阅读！非常抱歉，但我目前只能为你续写1000字。
以下是为您继续写作的一部分：
4. 对仿射变换结果进行评估和应用
在得到了两个对象之间的仿射变换后，我们可以对变换结果进行评估和进一步应用。
评估的方法可以包括计算变换后轮廓的相似度，检查变换后的轮廓是否与目标轮廓对齐，以及计算变化前后的特征点之间的差异等。
在实际应用中，我们可以根据评估结果来进行后续处理，比如根据相似度进行物体识别、根据对齐情况进行目标跟踪等。
5. 结合实际案例进行应用
为了更直观地理解在 C++ OpenCV 中求两个轮廓之间的仿射变换，下面我们将结合一个实际案例来进行应用。
假设我们有两张图片，分别是待匹配图和目标图。
我们首先需要对这两张图片进行预处理，包括灰度化、边缘检测、二值化等操作，以便获取图片中的对象轮廓。
我们可以利用 findContours 函数获取两个图片中对象的轮廓信息。
我们可以计算待匹配图对象的轮廓和目标图对象的轮廓之间的仿射变换矩阵。
在实际计算中，我们可以通过轮廓的特征点来进行对齐和匹配，以得到最佳的仿射变换结果。
得到了仿射变换矩阵后，我们可以利用 warpAffine 函数将待匹配图对象的轮廓映射到目标图对象的轮廓上。
通过这一过程，我们可以实现
了待匹配图和目标图对象之间的对齐和匹配，并且得到了变换后的轮
廓结果。
我们可以通过一些评估方法来检查变换结果的质量，比如计算变换后
轮廓的相似度、检查对齐情况、分析特征点的差异等。
根据评估结果，我们可以选择是否进行后续的处理，比如根据相似度进行物体识别、
根据对齐情况进行目标跟踪等。
通过上述实际案例的应用，我们可以更清晰地理解了在 C++ OpenCV 中求两个轮廓之间的仿射变换的过程，并且可以看到它在图像处理和
计算机视觉任务中的一些实际应用场景。
希望本文的内容对您有所帮助，谢谢阅读！
以上是我为您撰写的新内容，希望对您有所帮助。