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cv_flat_curved_book: [C++, OpenCV] 用OpenCV透视变换展平曲面书页

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简介：
本项目使用C++和OpenCV库实现算法，通过透视变换技术将拍摄到的曲面书页图像校正为平面状态，有效减少图像失真。 cv_flat_curved_book 是一个使用 OpenCV（透视变换）来展平弯曲书页的计算机图像处理课程最终项目。（2014 年 2 月） 开发环境：OpenCV 2.4.x 截屏描述被重写为简洁的信息，直接陈述了项目的名称、目的和使用的工具以及时间信息。

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  • cv_flat_curved_book: [C++, OpenCV] 用OpenCV透视变换展平曲面书页
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    本项目使用C++和OpenCV库实现算法，通过透视变换技术将拍摄到的曲面书页图像校正为平面状态，有效减少图像失真。 cv_flat_curved_book 是一个使用 OpenCV（透视变换）来展平弯曲书页的计算机图像处理课程最终项目。（2014 年 2 月） 开发环境：OpenCV 2.4.x 截屏描述被重写为简洁的信息，直接陈述了项目的名称、目的和使用的工具以及时间信息。
     
  • Python OpenCV 透视变换
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    本教程详细介绍了如何使用Python和OpenCV库实现图像的透视变换功能，包括关键函数讲解及应用案例。 在Python环境下使用OpenCV实现透视变换功能，包括选点、执行透视变换以及存储结果的功能（选点操作应从左上角开始顺时针进行，完成后按q键退出）。
     
  • 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。
     
  • OpenCV 畸变校正通过反透视变换
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    本项目介绍如何使用OpenCV库实现图像畸变矫正技术，具体方法是通过反透视变换来改善图像失真问题，以获得更加清晰准确的画面效果。 ### 程序说明： - 采用的是 OpenCV3.X 版本。 - 针对不同的图片，需要手动调整阈值 `g_threshVal, g_threshMax`。 - 程序参考了一篇博客编写，在调试通过后分享给大家。 - 因为是自动找点功能，如果设置不合理的话可能会出现奇怪的现象，后果可能很严重。
     
  • Python图像校正与透视变换（使用OpenCV）
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    本教程深入讲解如何利用Python和OpenCV库进行图像校正及透视变换，适用于计算机视觉领域初学者和技术爱好者。 本段落介绍了使用Python对拍摄角度不正或扭曲的零件图进行图像矫正的方法。通过利用OpenCV库中的透视变换、形态学操作等功能，可以有效地校正这些图像，并且在处理过程中采用自适应阈值技术来应对不同的光照条件。资源包括多个测试案例和一份完整的程序代码，适用于学习相关知识和技术应用。
     
  • 基于OpenCV和ROI自选框的透视变换应用
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    本项目采用OpenCV库实现图像处理中的透视变换功能，用户可自行选取感兴趣区域（ROI），并对其进行透视校正，广泛应用于文档扫描、车牌识别等领域。 将小猫照镜子中的卡通狮子替换为真实狮子的图像，可以使用透视变换技术实现这一效果。
     
  • Python与OpenCV实现的图像处理透视变换
    优质
    本文章介绍了如何利用Python编程语言结合OpenCV库进行图像处理中的透视变换技术，详细讲解了算法原理及其实现步骤。 透视变换是将图片投影到一个新的视平面的过程，也称为投影映射。如果需要对图像进行校准，透视变换是一种非常有效的手段。它定义为将图像投射到一个不同的观察平面上，通常也被叫做投影映射。
     
  • 在Android中运用OpenCV进行透视变换的完整项目！
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    本项目详细展示了如何在Android应用开发中利用OpenCV库实现图像的透视变换功能，包含代码示例和操作指南。 在Android平台应用OpenCV库来执行图像的透视变换是计算机视觉领域的一个实际应用案例，它涉及到了解复杂的图像处理技术以及掌握矩阵运算的知识点。本项目将详细介绍如何在一个Android环境中使用OpenCV库实现图像的透视变换功能，可能包括但不限于以下关键知识点：建立一个合适的开发环境、集成OpenCV库到项目中、读取和显示图片、计算用于透视变换的矩阵、理解几何变换原理并实施坐标转换以及最后打包与测试应用程序等步骤。 首先需要搭建Android开发环境，通常这涉及安装Android Studio及其相应的SDK。创建新项目后，在项目的构建文件（如build.gradle）里添加OpenCV库作为依赖项或直接将OpenCV jar包和本地.so动态链接库加入到项目中以完成集成工作。接下来就可以着手编写用于实现图像透视变换的代码了。 在进行图像处理时，主要任务是对选定矩形区域内的像素点进行操作，目的是纠正该区域内可能存在的畸变或者获取俯视视角下的效果。这通常需要先确定原始图片中的四个角点，并根据这些信息与目标矩形之间的对应关系来计算出透视变换矩阵。OpenCV提供了cv2.getPerspectiveTransform()函数帮助完成此项工作；之后应用cv2.warpPerspective()函数将上述得到的矩阵应用于图像，以实现预期的透视效果。 在处理过程中还需注意如何进行Android中的Bitmap对象与OpenCV中使用的Mat数据结构之间的转换问题，这一步骤是确保经过算法处理后的图片可以在用户界面上正确显示的关键。此外，在开发阶段还需要考虑到应用的各种运行状态（例如启动、暂停和销毁等），以保证应用程序能够在这些状态下正常工作。 完成编码后，接下来的步骤包括对整个项目进行广泛的测试，涵盖单元测试、集成测试以及UI功能验证等多个方面，确保软件在各种设备上都能稳定运行。最后，在确认没有问题之后就可以开始准备发布应用到Google Play商店或其他Android市场了，并需要满足相应的标准和要求。 通过这个项目的实践学习，开发者们不仅能掌握如何使用OpenCV进行图像处理的具体方法和技术细节，同时也能加深对整个Android开发流程的理解与认识。
     
  • Python Opencv实现任意角度透视变换的示例代码
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    本文章提供了一个使用Python和OpenCV库来执行图像任意角度透视变换的具体示例代码。通过该实例，读者可以学习到如何利用OpenCV函数进行复杂的图像几何变换操作，进而应用于图像处理或计算机视觉项目中。 主要介绍了使用Python的OpenCV库实现任意角度透视变换的实例代码，具有一定的参考价值。需要的朋友可以参考该内容。
     
  • Python OpenCV实现任意角度透视变换的示例代码
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    本篇文章提供了一个使用Python和OpenCV库进行图像处理的具体实例——如何对图片实施任意角度的透视变换。文中详细介绍了相关的代码编写过程与技术细节，旨在帮助读者掌握这一高级图像操作技巧。 本段落主要分享了一则使用Python与OpenCV实现任意角度透视变换的实例： ```python # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np def rad(x): return x * np.pi / 180 img = cv2.imread(6.jfif) cv2.imshow(original, img) # 扩展图像，保证内容不超出可视范围 img = cv2.copyMakeBorder(img, 200, 200, 200, 200, cv2.BORDER_CONSTANT, value=0) w, h = img.shape[: ``` 注意：代码示例中由于格式问题，最后一行被截断了。实际使用时需要补全此行并完成透视变换的完整逻辑实现。