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仿射变换详解:包括倾斜、正交、透视及旋转等多种投影与变换的MATLAB代码

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简介:
本文章详细解析了多种类型的二维仿射变换,如倾斜、正交、透视和旋转变换,并提供相应的MATLAB实现代码。 该程序包含各种仿射变换功能,包括平移、旋转、均匀缩放、非均匀缩放、正投影、斜投影以及透视投影。此外,它还具备绘制面部的功能,能够方便地在代码的仿射变换阶段之后生成特定问题所需的3D图形。用户需要自行定义法向量和初始状态。

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  • 仿MATLAB
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    本文章详细解析了多种类型的二维仿射变换,如倾斜、正交、透视和旋转变换,并提供相应的MATLAB实现代码。 该程序包含各种仿射变换功能,包括平移、旋转、均匀缩放、非均匀缩放、正投影、斜投影以及透视投影。此外,它还具备绘制面部的功能,能够方便地在代码的仿射变换阶段之后生成特定问题所需的3D图形。用户需要自行定义法向量和初始状态。
  • 仿含缩放、平移其逆以恢复图像-MATLAB实现
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    本文章介绍了如何使用MATLAB进行仿射变换及其逆变换,包括了对图像进行缩放、旋转和平移操作,并展示了如何通过逆变换还原原始图像。 基本概念概要: 1. 读取输入图像。 2. 将图像放大两倍(UP SCALE),采用双线性插值方法增加图像尺寸。 3. 使用旋转矩阵对图像进行旋转操作。 4. 在行数与列数中执行平移变换。 5. 应用逆向转换处理。 6. 裁剪图像至原始大小。 7. 显示恢复后的图像。
  • 基于Radon车牌Matlab
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    本项目提供了一套使用MATLAB编写的基于Radon变换算法实现车牌图像倾斜矫正的代码,旨在提高车牌识别系统的准确性。 输入参数为灰度化后的车牌图像,输出参数包括校正后的车牌图像以及计算出的倾斜角度。
  • MATLAB霍夫随机
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    本项目提供了一种使用MATLAB实现的霍夫变换算法来自动矫正图像中文字或物体因随机倾斜而产生的失真问题的源代码。该方法通过检测直线特征并计算其角度,最终将图像旋转至水平状态,从而有效提升后续处理(如OCR识别)的准确性与效率。 寻找关于MATLAB的Hough变换以及随机倾斜校正的源代码。
  • 二维平面坐标系参数拟合坐标程序(含原理和源)-涵盖相似仿项式、双线性
    优质
    本文深入解析了二维平面坐标系中的多种变换方法,包括相似变换、仿射变换等,并提供了详细的理论基础与实用的编程代码示例。 【坐标系转换参数拟合】根据坐标系A下点(x,y)的坐标与在坐标系B下的对应目标点(X,Y)之间的关系,通过最小二乘法确定两个坐标系间的转换参数。 【坐标变化】人为设定坐标系A和C之间的转换参数,并将已知的位于坐标系A中的点位坐标变换到对应的位于坐标系C中的点位。
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    《矫正透视变换》是一篇探讨图像处理中透视错误修正技术的文章。通过算法优化和模型改进,有效提升图像的真实感与清晰度,广泛应用于摄影、设计及虚拟现实领域。 基于MATLAB编写的透视变换的车牌倾斜校正小程序,可供新学者参考。
  • OpenCV图像处理-仿(含、平移、缩放组合).zip
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    本资源详细讲解了使用OpenCV进行图像处理中的仿射变换技术,包括基础操作如旋转、平移和缩放,并介绍了如何组合这些变换。适合进阶学习者研究和实践。 在计算机视觉领域,OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的工具,用于图像处理和实现各种计算机视觉算法。本段落将深入探讨一个重要的概念——仿射变换,它涵盖了旋转、平移、缩放以及这些操作的组合应用。通过理解并掌握这些知识,你可以有效地对图像进行操作,并实现多种视觉效果。 **仿射变换**是一种线性几何变换,在二维空间中保持直线平行性但不保证角度或比例不变。这种变换可以通过一个2x3的矩阵来表示,其中第三列为(0, 0, 1)。在OpenCV中,这个过程可以分解为以下基本操作: 1. **旋转**:图像的旋转通过改变每个像素坐标实现,并使用`getRotationMatrix2D()`函数生成旋转矩阵,然后用`warpAffine()`函数进行实际的操作。关键参数包括旋转中心、角度和缩放因子。 2. **平移**:将图像在水平或垂直方向上移动可以通过添加一个包含(dx, dy)的向量到仿射变换矩阵的最后一行来实现,并且同样使用`warpAffine()`执行操作。 3. **缩放**:调整图像大小,可以独立地沿X轴和Y轴进行或同时进行。通过改变仿射变换矩阵的第一列和第二列元素可实现这一目标。OpenCV的`resize()`函数通常用于简单的缩放操作,但也可以使用适当的仿射变换矩阵配合`warpAffine()`来执行。 4. **组合变换**:旋转、平移及缩放可以合并以形成更复杂的图像转换。例如,在应用一系列基本变换后可创建单个仿射矩阵,并一次性应用于整个图像上。 在实际应用场景中,如去除透视失真或纹理映射等领域,仿射变换非常有用。这通常涉及以下步骤: 1. 定义输入和输出的坐标。 2. 计算包含所有这些变化组合的一个仿射变换矩阵。 3. 使用`getPerspectiveTransform()`或`getAffineTransform()`函数根据给定坐标获取这个矩阵。 4. 应用该矩阵到图像上,通常使用`warpAffine()`或`warpPerspective()`。 通过学习一系列示例代码和教程,可以更好地理解和应用OpenCV中的仿射变换功能。这将提升你的图像处理能力,并帮助你解决实际问题。 总之,掌握旋转、平移及缩放等操作的组合在OpenCV中是非常有用的技能之一,它能够实现多种视觉效果并有效解决问题。
  • 基于Radon车牌矫
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    本研究提出了一种利用Radon变换进行倾斜车牌矫正的方法,有效提高了图像处理精度与速度,在多种场景下具有广泛应用潜力。 采用Radon变换进行倾斜车牌校正的抗噪声干扰效果优于Hough变换,并且运算效率更高。
  • 方体比率、平移和显示
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    本研究探讨了正方体在空间中的比率关系,并分析其平移与旋转变换特性,结合几何光学原理,深入探究其二维投影特征及规律。 计算机图形学实验涵盖了正方体的比例调整、平移、旋转以及投影显示等内容。
  • C++在图形学中
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    本文介绍了C++编程语言在计算机图形学中实现透视投影变换的方法和技术,探讨了相关的数学原理和优化技巧。 实验内容包括: 1. 在屏幕客户区中心绘制用户坐标系(o;u,v,n),其中n轴的负方向指向观察者。 2. 建立三维几何模型,该模型可以是一个立方体或其他任何三维物体,在用户坐标系中进行构建。 3. 设定投影平面为n=0,并将视点设在(0,0,-d)(基于用户坐标系)。编写程序来实现一点透视投影并绘制uov面上的一点透视图。在此过程中,需要使用适当的变换矩阵以模拟真实世界中的视觉效果。 4. 投影面与x轴和z轴相交,并将视点设在(x,0,d),根据此设定编写程序实现二点透视投影,并画出正视图于uov面上。 5. 在完成内容3的基础上,通过鼠标操作实现沿z方向前后移动的视点变化,并绘制更新的一点透视投影图像;同样,在完成4的内容后,通过鼠标控制使视点在x轴上左右移动,并生成新的二点透视投影图像(此项为选作)。 实验目标是让学生理解并掌握一点和两点透视的基本原理及其应用。整个过程包括建立用户坐标系、构建三维模型以及实现不同视角下的投影变换。关键在于如何正确地编写程序来执行这些数学上的转换,以确保最终的二维图像能够准确反映物体在三维空间中的位置关系。 实验中需要特别注意的是,在进行一点透视时,要根据视点的位置调整相应的矩阵参数;而在两点透视的情况下,则需考虑多面体旋转带来的影响。此外,为解决可能出现的技术问题如坐标类型设置不当(例如将变换函数的参数设为int而非double),应采取措施确保计算精度。 通过此实验项目,学生不仅能够深入理解从三维物体到二维图像转换的基本原理和数学背景知识,还能锻炼其编程能力和空间想象能力。这对于进一步学习复杂图形渲染技术具有重要的基础作用。