7.1图像平移
目录
实验原理
示例代码1
运行结果1
示例代码2
运行结果2
实验原理
OpenCV中,图像平移是一种基本的几何变换,指的是将图像中的每一个像素点沿着水平方向或垂直方向移动一定的距离。图像平移不改变图像的大小和形状,只是改变了图像的位置。在计算机视觉和图像处理领域,平移操作可以用于数据增强、图像对齐等任务。
在OpenCV中,可以通过仿射变换(Affine Transformation)来实现图像的平移。
图像平移的原理图像平移实际上是一种特殊的仿射变换,其中不涉及旋转或缩放,只是简单地将图像沿水平或垂直方向移动一段固定的距离。
仿射变换的应用仿射变换可以用于多种几何变换,
例如:
•平移:只需要修改矩阵中的tx和ty值即可。
•旋转:需要构造一个包含旋转角度的矩阵。
•缩放:通过调整矩阵中的a和d值来控制水平和垂直方向的缩放比例。
•倾斜:通过调整矩阵中的b和c值来控制剪切(shear)效果。
要使用OpenCV进行图像平移,可以通过以下步骤实现:
1.定义平移矩阵:
2.应用平移变换
使用 cv::warpAffine 函数可以应用这个变换到图像上。首先需要创建一个与上述形式一致的平移矩阵,然后使用该函数完成平移操作。
cv::warpAffine 是 OpenCV 库中用于执行仿射变换的一个函数,它可以实现图像的旋转、缩放、剪切以及平移等操作。其函数原型如下:
void warpAffine(InputArray src, // 输入图像OutputArray dst, // 输出图像InputArray M, // 2x3 的变换矩阵 仿射变换矩阵Size dsize, // 输出图像的大小int flags = INTER_LINEAR, // 插值方法,默认为双线性插值int borderMode = BORDER_CONSTANT, // 边界模式const Scalar& borderValue = Scalar() // 边界填充值
);函数参数说明:
•src:输入图像,可以是任何类型的单通道或多通道图像。
•dst:输出图像,与输入图像具有相同的类型,大小由dsize参数指定。
•M:仿射变换矩阵,通常是一个2x3的浮点矩阵。这个矩阵包含仿射变换所需的六个参数。
•dsize:输出图像的大小。可以指定为Size(width, height)形式或者使用 src.size() 保持与源图像相同的大小。
•flags:插值方法,默认为INTER_LINEAR(双线性插值)。其他可选的插值方法包括: •INTER_NEAREST:最近邻插值。•INTER_LINEAR:双线性插值。•INTER_CUBIC:三次样条插值。•INTER_LANCZOS4:兰茨科斯插值。
•borderMode:边界处理模式,默认为BORDER_CONSTANT(用常数值填充边界)。其他可选的边界处理模式包括: •BORDER_CONSTANT:用常数值填充边界。•BORDER_REPLICATE:边界像素值向外复制。•BORDER_REFLECT:边界像素值向内反射。反射边界,如12345反射为45454。•BORDER_WRAP:边界像素值循环。循环边界,如12345循环为34512。•borderValue:边界填充值,默认为黑色(全零向量)。只有在borderMode为BORDER_CONSTANT时有效。
总结
图像平移是通过仿射变换来实现的,它涉及到将图像中的每一个像素按照一定的方向和距离移动到新的位置。在OpenCV中,可以通过构建一个2x3的仿射变换矩阵,并使用cv::warpAffine函数来实现图像的平移。通过调整平移参数tx和ty,可以控制图像在水平方向和垂直方向的平移量。此外,还可以通过指定不同的边界处理方式来处理平移后超出原图像范围的情况。
示例代码1
#include "pch.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>int main(int argc, char** argv)
{// 加载图像cv::Mat img = cv::imread("B3.png");if (img.empty()){std::cout << "Error: Image not found." << std::endl;return -1;}// 定义平移的距离int tx = 30; // 沿x轴平移30个像素int ty = -70; // 沿y轴平移-70个像素(向上)// 创建平移矩阵cv::Mat translationMatrix = (cv::Mat_<double>(2, 3) <<1, 0, tx,0, 1, ty);// 应用平移变换cv::Mat translatedImg;cv::warpAffine(img, translatedImg, translationMatrix, img.size());// 显示原图和翻译后的图像cv::namedWindow("Original Image", cv::WINDOW_NORMAL);cv::imshow("Original Image", img);cv::namedWindow("Translated Image", cv::WINDOW_NORMAL);cv::imshow("Translated Image", translatedImg);cv::waitKey(0);return 0;
}在这个例子中,我们加载了一张图片,
并定义了一个平移矩阵 translationMatrix。
接着我们使用 cv::warpAffine 函数,
输入原始图像、平移矩阵以及输出图像的尺寸(在这里我们保持了原始图像的大小)。
最后,我们显示原图和平移后的图像,并等待用户按键退出。
运行结果1
示例代码2
// test.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
//#include "pch.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <iostream>//#pragma comment(lib, "opencv_world450d.lib") //引用引入库 //平移操作,图像大小不变
cv::Mat imageTranslation1(cv::Mat & srcImage, int x0ffset, int y0ffset)
{int nRows = srcImage.rows;int nCols = srcImage.cols;cv::Mat resultImage(srcImage.size(), srcImage.type());//遍历图像for (int i = 0; i < nRows; i++){for (int j = 0; j < nCols; j++){int x = j - x0ffset;int y = i - y0ffset;//边界判断if (x >= 0 && y >= 0 && x < nCols && y < nRows){resultImage.at<cv::Vec3b>(i, j) = srcImage.ptr<cv::Vec3b>(y)[x]; }}}return resultImage;
}
//平移操作,图形大小改变
cv::Mat imageTranslation2(cv::Mat & srcImage, int x0ffset, int y0ffset)
{//设置平移尺寸int nRows = srcImage.rows + abs(y0ffset);int nCols = srcImage.cols + abs(x0ffset);cv::Mat resultImage(nRows, nCols, srcImage.type());//图像遍历for (int i = 0; i < nRows; i++){for (int j = 0; j < nCols; j++){int x = j - x0ffset;int y = i - y0ffset;//边界判断if (x >= 0 && y >= 0 && x < nCols && y < nRows){resultImage.at<cv::Vec3b>(i, j) = srcImage.ptr<cv::Vec3b>(y)[x]; }}}return resultImage;
}int main()
{//读取图像cv::Mat srcImage = cv::imread("02.jpeg");if (srcImage.empty()){return -1;}//显示原图像cv::namedWindow("原图", CV_WINDOW_NORMAL);cv::imshow("原图", srcImage);int x0ffset = 50;int y0ffset = 80;cv::Mat resultImage1 = imageTranslation1(srcImage, x0ffset, y0ffset);cv::namedWindow("移动1", CV_WINDOW_NORMAL);cv::imshow("移动1", resultImage1);cv::Mat resultImage2 = imageTranslation2(srcImage, x0ffset, y0ffset);cv::namedWindow("移动3", CV_WINDOW_NORMAL);cv::imshow("移动3", resultImage1);x0ffset = -50;y0ffset = -80;cv::Mat resultImage3 = imageTranslation1(srcImage, x0ffset, y0ffset);cv::namedWindow("移动2", CV_WINDOW_NORMAL);cv::imshow("移动2", resultImage3);cv::waitKey(0);return 0;
}
运行结果2
相关文章:

7.1图像平移
目录 实验原理 示例代码1 运行结果1 示例代码2 运行结果2 实验原理 OpenCV中,图像平移是一种基本的几何变换,指的是将图像中的每一个像素点沿着水平方向或垂直方向移动一定的距离。图像平移不改变图像…...

海外云手机是否适合运营TikTok?
随着科技的迅猛发展,海外云手机逐渐成为改变工作模式的重要工具。这种基于云端技术的虚拟手机,不仅提供了更加便捷、安全的使用体验,还在电商引流和海外社媒管理等领域展示了其巨大潜力。那么,海外云手机究竟能否有效用于运营TikT…...
IT 行业中常见的专业名称及其含义
API(Application Programming Interface) API 是应用程序编程接口,定义了不同软件系统之间如何互相通信的规则和方式。开发人员使用 API 将应用程序与外部服务集成,进行数据交换或调用外部功能。 IDE(Integrated Deve…...

全球开店,Shopee东南亚入驻指南|用友BIP电商通引领电商出海新潮流
在全球化的浪潮中,东南亚市场以其蓬勃的发展态势成为中国企业出海的首选之地。得益于其语言、物流、仓储、距离及政策的友好性,东南亚市场已成为企业海外拓展的必争之地。作为东南亚领先的电商平台,Shopee以其庞大的用户基础和高度的用户活跃…...
java当中什么是NIO
Java中的NIO(Non-blocking I/O)即非阻塞I/O,是Java 1.4中引入的一种新的I/O API,用于替代传统的I/O(即BIO, Blocking I/O)。与传统的阻塞式I/O相比,NIO提供了更高效的I/O操作,特别是…...

【基础】Three.js 自定义几何体和复制几何体
通过自定义顶点数据,可以创建任意的几何体。像threejs的长方体BoxGeometry、球体SphereGeometry等几何体都是基于BufferGeometry类构建的,它表示一个没有任何形状的空几何体。 1. 自定义点模型 通过javascript 类型化数组 Float32Array创建一组xyz坐标…...
如何使用ChatGPT进行高效的对话生成与优化
目录 一、对话生成的基础原理 二、如何优化对话生成的流畅性与上下文关联性 1. 提示词优化:明确上下文和期望目标 示例:提示词优化 2. 调整生成参数:控制生成长度与内容多样性 示例:调整生成参数 3. 上下文管理:…...

MySQL系列—8.存储结构
目录 1.系统表空间 ibdata 2.通用表空间 .ibd 3.独立表空间 4.Undo 表空间 5.临时表空间 6.Redo Log File 1.系统表空间 ibdata 系统表空间由参数innodb_data_file_path定义路径、初始化大小、自动扩展策略 如: innodb_data_file_path/dayta/mysql/ibdata1:…...

vue2、vue3生成二维码
Vue2版: 工具:使用 qrcodejs插件来生成二维码 安装:npm install qrcodejs2 qrcodejs官网地址: https://davidshimjs.github.io/qrcodejs/https://davidshimjs.github.io/qrcodejs/ 代码示例: <template><…...
Spring Cloud全解析:熔断之Hystrix线程隔离导致的问题
Hystrix线程隔离 在微服务框架中,可能一个服务需要调用多个微服务,在tomcat中运行时,tomcat只是分配了100个线程,由于多个服务之间调用的时间消耗过长,可能会导致线程耗尽,而在Hystrix中存在线程隔离&…...

网络编程项目(云词典项目)
目录 一、功能要求 服务器 用户客户端 二、演示效果 1.登录、注册功能 2. 查单词功能 3.查看历史纪录功能 三、项目代码 1.头文件 2.服务器 3.用户端 一、功能要求 仿照云词典的原理,实现云词典功能,用户可以查询输入的单词的英文解释&…...
Java Spring Boot 项目中的密码加密与验证开发案例手册
本手册主要针对Java项目中的账号密码加密与验证进行详细的步骤讲解和代码示例。适用于开发登录认证、用户管理等功能的场景。文档包含工具类的创建、数据库配置、服务层和控制器层的集成等常见操作。 1. 常用加密操作 在实现安全的登录功能时,密码加密与验证是不可…...

VueSax-解决Vue3报错问题,并支持typescript
以下为坑点 根据官方提示,本人在vue3typescript的项目中添加了vuesax的组件依赖 根据正常的导入依赖思路编写代码,发现typescript一直报 查询vuesax的目录文件发现存在ts文件,于是乎觉得是自己的问题,就查阅gpt与网上资料&#x…...

回归预测 | Matlab基于贝叶斯算法优化XGBoost(BO-XGBoost/Bayes-XGBoost)的数据回归预测+交叉验证
回归预测 | Matlab基于贝叶斯算法优化XGBoost(BO-XGBoost/Bayes-XGBoost)的数据回归预测交叉验证 目录 回归预测 | Matlab基于贝叶斯算法优化XGBoost(BO-XGBoost/Bayes-XGBoost)的数据回归预测交叉验证效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Matlab实现基于贝叶…...

[数据集][目标检测]电动车入梯进电梯电单车入梯检测数据集VOC+YOLO格式7106张3类别
数据集格式:Pascal VOC格式YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):7106 标注数量(xml文件个数):7106 标注数量(txt文件个数):7106 标注…...
大数常用API
package API;public class BigNum {//如果普通的long和double的精度不足以满足要求,那么可以使用java.math包中的两个类//BigInteger和BigDecimal//前者实现任意精度的整数运算,后者实现任意精度的浮点数运算//BigInteger add(BigInteger other)//BigInt…...

Gartner发布ASCA自动化安全控制评估创新洞察:三年后40%的综合安全厂商都将提供ASCA功能
复杂的安全控制网络、技能差距和快速变化的攻击技术使维持技术安全控制的最佳配置的问题更加复杂。安全和风险管理领导者可以通过自动化安全控制评估来改善他们的安全状况。 主要发现 技术安全控制配置错误是与安全漏洞相关的长期问题。薄弱的安全默认值、配置漂移、为减少误报…...

使用lspci命令获取加速卡型号
文章目录 前言一、lspci -nn 获取具体厂商及设备ID二、使用步骤三、使用3080Ti再查询一下 前言 新到的实验机器和加速卡,安装好之后发现lspci命令没有显示型号,这里记录下使用 Vendor ID和Device ID 通过网页查询获取加速卡具体型号的过程。 一、lspci …...

php代码实例强制下载文件代码例子
php代码实例强制下载文件代码例子 $filename $_GET[file]; //Get the fileid from the URL // Query the file ID $query sprintf("SELECT * FROM tableName WHERE id %s",mysql_real_escape_string($filename)); $sql mysql_query($query); if(mysql_num_rows…...

Opencv中的直方图(3)直方图比较函数compareHist()的使用
操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 比较两个直方图。 函数 cv::compareHist 使用指定的方法比较两个密集或两个稀疏直方图。 该函数返回 d ( H 1 , H 2 ) d(H_1, H_2) d(H1,H2…...

idea大量爆红问题解决
问题描述 在学习和工作中,idea是程序员不可缺少的一个工具,但是突然在有些时候就会出现大量爆红的问题,发现无法跳转,无论是关机重启或者是替换root都无法解决 就是如上所展示的问题,但是程序依然可以启动。 问题解决…...
应用升级/灾备测试时使用guarantee 闪回点迅速回退
1.场景 应用要升级,当升级失败时,数据库回退到升级前. 要测试系统,测试完成后,数据库要回退到测试前。 相对于RMAN恢复需要很长时间, 数据库闪回只需要几分钟。 2.技术实现 数据库设置 2个db_recovery参数 创建guarantee闪回点,不需要开启数据库闪回。…...
Cesium1.95中高性能加载1500个点
一、基本方式: 图标使用.png比.svg性能要好 <template><div id"cesiumContainer"></div><div class"toolbar"><button id"resetButton">重新生成点</button><span id"countDisplay&qu…...

基于Docker Compose部署Java微服务项目
一. 创建根项目 根项目(父项目)主要用于依赖管理 一些需要注意的点: 打包方式需要为 pom<modules>里需要注册子模块不要引入maven的打包插件,否则打包时会出问题 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8…...
AGain DB和倍数增益的关系
我在设置一款索尼CMOS芯片时,Again增益0db变化为6DB,画面的变化只有2倍DN的增益,比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析: 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...

Linux 内存管理实战精讲:核心原理与面试常考点全解析
Linux 内存管理实战精讲:核心原理与面试常考点全解析 Linux 内核内存管理是系统设计中最复杂但也最核心的模块之一。它不仅支撑着虚拟内存机制、物理内存分配、进程隔离与资源复用,还直接决定系统运行的性能与稳定性。无论你是嵌入式开发者、内核调试工…...

MFC 抛体运动模拟:常见问题解决与界面美化
在 MFC 中开发抛体运动模拟程序时,我们常遇到 轨迹残留、无效刷新、视觉单调、物理逻辑瑕疵 等问题。本文将针对这些痛点,详细解析原因并提供解决方案,同时兼顾界面美化,让模拟效果更专业、更高效。 问题一:历史轨迹与小球残影残留 现象 小球运动后,历史位置的 “残影”…...

【JVM面试篇】高频八股汇总——类加载和类加载器
目录 1. 讲一下类加载过程? 2. Java创建对象的过程? 3. 对象的生命周期? 4. 类加载器有哪些? 5. 双亲委派模型的作用(好处)? 6. 讲一下类的加载和双亲委派原则? 7. 双亲委派模…...

力扣热题100 k个一组反转链表题解
题目: 代码: func reverseKGroup(head *ListNode, k int) *ListNode {cur : headfor i : 0; i < k; i {if cur nil {return head}cur cur.Next}newHead : reverse(head, cur)head.Next reverseKGroup(cur, k)return newHead }func reverse(start, end *ListNode) *ListN…...

R 语言科研绘图第 55 期 --- 网络图-聚类
在发表科研论文的过程中,科研绘图是必不可少的,一张好看的图形会是文章很大的加分项。 为了便于使用,本系列文章介绍的所有绘图都已收录到了 sciRplot 项目中,获取方式: R 语言科研绘图模板 --- sciRplothttps://mp.…...