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图像的几何变换

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简介：
《图像的几何变换》探讨了如何通过缩放、旋转和平移等手段调整图片的位置和大小，是计算机视觉与图形学中的关键技术。 使用VS和EasyX实现图形几何变换中的平移、旋转、缩放以及复合变换的动态过程。

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  • 图像的几何变换
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    《图像的几何变换》探讨了如何通过缩放、旋转和平移等手段调整图片的位置和大小，是计算机视觉与图形学中的关键技术。 使用VS和EasyX实现图形几何变换中的平移、旋转、缩放以及复合变换的动态过程。
     
  • OpenCV中的图像几何变换——透视变换
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    本篇文章将深入讲解在OpenCV中实现图像的透视变换技术，包括原理介绍、代码演示及实际应用案例。适合计算机视觉爱好者学习参考。 本段落实例分享了使用OpenCV进行图像几何变换中的透视变换的具体代码，供参考。 1. 基本原理 透视变换（Perspective Transformation）是将图像投影到一个新的视平面的过程。其通用的数学公式为：原始像素坐标表示为(u, v)，经过变换后的像素坐标则表示为(x=x’/w’, y=y’/w’)。通过给定四对对应的点，我们可以计算出透视变换矩阵；反之利用这个矩阵可以实现图像或特定坐标的透视变化。 仿射变换（Affine Transformation）是透视变换的一种特殊情况。给出相应的四个匹配的像素坐标就可以确定一个唯一的3x3的单应性矩阵H，此矩阵用于执行从原始图到目标图之间的转换。 请注意，上述描述没有包含任何联系信息或网址链接。
     
  • MFC 图像处理中的几何变换
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    本文探讨了在Microsoft Foundation Class (MFC)框架下进行图像处理时，如何实现包括旋转、缩放和平移在内的几何变换技术。 在图像处理领域，我完成了一些程序用于进行图像的几何计算，并且这些程序可以在基于VS2005的环境中完整运行。
     
  • Python中的图像几何变换实现
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    本文章介绍了如何使用Python进行图像的几何变换，包括旋转、缩放和平移等操作，并提供了详细的代码示例。通过学习这些技术，读者可以掌握对数字图像进行复杂变形的方法。 在Python中处理图像的几何变换是常见的任务，在图像处理及计算机视觉领域尤其重要。本段落将详细介绍如何利用`PIL`（Python Imaging Library）库中的`Image`模块来实现图像的基本操作，包括翻转、旋转以及改变大小等。 首先需要导入必要的库： ```bash pip install pillow ``` 安装完成后，引入所需的模块： ```python from PIL import Image ``` 1. **图像翻转**： 可以使用两种方法进行图像的水平和垂直方向上的翻转。 - 水平翻转：调用`transpose()`函数并传入参数`Image.FLIP_LEFT_RIGHT` ```python out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) ``` - 垂直翻转：同样使用`transpose()`，这次传入的参数是 `Image.FLIP_TOP_BOTTOM` ```python out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) ``` 2. **图像旋转**： 通过调用`rotate()`函数可以实现图像的旋转。该方法接受一个角度作为输入。 - 45度顺时针：使用代码如下： ```python out = im.rotate(45) ``` - 其它特定角度，如90、180和270度也可以通过`transpose()`函数直接调用预定义的参数来实现。例如： ```python # 旋转到90度：顺时针方向 out = im.transpose(Image.ROTATE_90) ``` 3. **图像尺寸调整**： 使用`resize()`方法可以改变图片大小。 - 将一个图象调整为128x128像素，可以这样操作： ```python out = im.resize((128, 128)) ``` 在实际应用中，我们通常会读取图像文件、进行修改然后保存结果。以下示例展示了如何实现上述所有功能： ```python try: im = Image.open(test.jpg) # 改变大小 resized = im.resize((128, 128)) resized.save(test_resized.jpg) # 45度旋转 rotated_45 = im.rotate(45) rotated_45.save(test_rotated_45.jpg) # 水平翻转 flipped_horizontal = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) flipped_horizontal.save(test_flipped_horizontal.jpg) # 垂直翻转 flipped_vertical = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) flipped_vertical.save(test_flipped_vertical.jpg) except IOError: print(No File!) ``` 这些基本的几何变换是图像处理的基础，通过组合和调整这些操作可以实现更复杂的任务。对于更高阶的需求，则可以考虑使用`OpenCV`等其他强大的库来完成。
     
  • 案例11－二维图形几何变换算法.rar_二维几何变换算法_二维图形变换_几何变换_几何图形
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    本资源提供关于二维图形几何变换算法的研究与应用实例，涵盖平移、旋转和缩放等基本操作，适用于计算机图形学学习与开发。 计算机图形学中的二维图形几何变换可以使用C++软件来实现。
     
  • 在VC中进行图像的几何变换
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    本文介绍了如何使用VC++环境对图像执行基本的几何变换操作，包括缩放、旋转和平移等技术。 对图像进行几何变换包括平移、旋转、缩放和镜像等操作。
     
  • 【图像几何】MATLAB下的图像Radon变换源码.md
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    本Markdown文档提供了基于MATLAB实现的图像Radon变换的源代码，适用于学术研究和工程应用中对图像进行几何分析。 【图像几何】图像radon变换matlab源码 本段落档提供了关于如何使用Matlab实现Radon变换的详细代码示例。Radon变换是一种重要的数学工具，在计算机视觉、医学成像等领域有着广泛的应用，尤其是在CT扫描技术中用于重建二维断层图像。通过学习和实践文档中的例子，读者可以更好地理解并掌握这一关键技术。 注意：由于原文没有包含联系方式或网址链接等信息，因此在重写过程中并未对此类内容进行修改处理。
     
  • 基于Matlab的Radon变换图像几何校正
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    本研究利用MATLAB开发了一种基于Radon变换的算法，实现对图像进行精确的几何校正，以提升图像质量与分析精度。 基于雷登变换的图像几何校正代码（Matlab）提供了一种有效的方法来调整图像中的几何失真。这种方法利用了雷登变换的强大功能，能够精确地对齐图像并纠正各种类型的扭曲和变形问题。 为了实现这一目标，首先需要导入原始图像，并对其进行预处理以便更好地应用雷登变换算法。接下来的关键步骤是计算适当的转换矩阵，该矩阵决定了如何重新排列像素以补偿几何失真。最后一步是对校正后的图像进行后处理优化，从而提高最终输出的质量和清晰度。 整个过程中涉及到了复杂的数学运算和图形操作技术的应用，使得基于雷登变换的图像几何校正是一个既富有挑战性又充满趣味性的领域研究方向。
     
  • 利用MATLAB进行数字图像的几何变换
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    本简介介绍如何使用MATLAB软件实现数字图像的几何变换，包括平移、旋转和缩放等操作，适用于图像处理与计算机视觉领域的学习者。 数字图像处理使用MATLAB进行几何变换，并包含相关的.m源代码及详细实验报告。
     
  • 基于MATLAB的B超图像几何变换实现
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    本研究利用MATLAB软件开发了用于B超图像处理的几何变换算法，实现了图像旋转、缩放和平移功能，提高了医学影像分析的准确性和效率。 使用MATLAB对凸探头B超采集的图像进行显示。原始数据为一组自定义的128*512矩形数据。