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matlab对倾斜图像的矫正

I=imread('附件B.PNG'); f=rgb2gray(I);%灰度化 BW=edge(f,'canny'); %edge:以灰度图像为输入,'canny'为边缘检测算子 % 输出BW为二值图像,边缘处为白(255)其余部分为黑(0) [row,col]=size(BW); rhomax=round((row*row+col*col)^0.5);%计算对角线距离 A=zero

40.6、标定使用

算子相关 image_points_to_world_plane( : : CameraParam, WorldPose, Rows, Cols, Scale : X, Y) 功能:把图像坐标系的像素转换到世界坐标系中Z=0平面中XY坐标 CameraParam:输入摄像机参数(外参) WorldPose:输入位姿参数(内参) Rows:输入图像坐标系中的像素坐标Y(数组) Cols:输入图像坐标

照片自动矫正工具推荐

Photo Perspective PRO for Mac是一款专业的照片自动矫正神器,旨在自动快速校正透视失真。Photo Perspective Pro Mac可以拉直和调整扭曲的图片;将非矩形失真图片校正为矩形图像;它还可以扭曲照片或图形。Photo Perspective Pro 在校正透视失真方面有两种选择:自动模式和手动模式。该

PtGui全景图制作--02-矫正全景图的水平和垂直线

PtGui全景图制作--02-矫正全景图的水平垂直线 老规矩,导入图像之后,然后对准图像! 可以直接点击拉直全景图!但是如果还是不是非常令你满意的话,可以自己进行调整!   手动调节!   使用控制点来矫正!  现在选择垂直线!  放大图片,方便修改!    以此类推,将所有图片都修正完之后! 切

「Photoshop2021入门教程」调整建筑物透视效果

如何调整矫正透视变形的建筑物图像,今天小编为大家带来的是PS 2021中文基础教程 调整建筑物透视效果,轻松几步就能完成,一起来看看吧! 打开建筑图片素材 从素材中可以看到画面中带有非常明显的透视问题,如何想矫正透视,我们可以使用透视变形命令。 菜单栏点击编辑-透视变形 在图形中绘

口吃的底层逻辑与自我矫正

脑科学研究发现 口吃毛病的人在与人交流时,大脑负责捕捉声音并反馈的区域没有激活;而非口吃人,在与人交流时,则同时激活发音回路和声音反馈回路。 因此,口吃的症状是注意力完全的过渡的被发音讲话占据------attention问题,实质是将自己放到受众的角度观察自己,说明太在意外界看法,不少都伴

[图片校准(矫正)]——透射变换应用

如果想要对图像进行校准,那么透射变换是非常有效的变换方法。 透射变换的定义如下:将图像投影到一个新的视平面,通常也成为投影映射。详情参考链接:透射变换介绍 1、举例说明  直观的来看,透视变换的作用就是将左侧图像的坐标点 [[50,0],[150,0],[0,200],[200,200]]转化为新的

opencv 矫正图片

如何矫正 如图,右边的图片最终矫正到左边这样,但是还有很大的缺陷,就是上方矫正不强 探索以下参数的含义,实际上从图片我们可以看出,我们要裁剪掉右边一部分,右边一部分明显下陷,需要往上提,这样图片就会切除右边部分,所以下面K3 的参数是右边比左边小,7.0697810243404e+002,这个数比8

OpenCV 将图像通过透视变换矫正

案例:Fu Xianjun. All Rights Reserved. import cv2 import numpy as np   img = cv2,imread('lianxi.png')   h,w,a = img.shape pts1 = np.float32([[50,180],[220,80],[60,290],[270,190]]) pts2 = np.float([[0,0],[210,0],[0,150],[210,150]])   M = cv2.getPers

java必刷题——正则表达式

题目 需求分析  解题思路 获取用户输入的 需矫正字符总数;根据用户输入的 总数 对错误字符进行矫正; 技术栈 java正则表达式 代码实现 package OpenClosedPrinciple; import java.util.Scanner; /** * ClassName: OpenCloseTest <br/> * Description: <br/> * date: 2021/6

camera相关术语

Camera相关术语 https://blog.csdn.net/lisl812/article/details/108854377 R-FPC Rigid-flexiable printed circuit 软硬结合板  FPC Flexiable printed circuit 软板  FF Fixed Focus 定焦 AF Auto Focus 自动对焦 RGB Red Green Blue 红绿蓝三色元 RGBW Red Green Bl

ISP处理流程及其应用场景

前言: 本篇blog主要为讲述ISP处理流程及其应用场景。 一、概述 ISP(Image Signal Processor), 即图像信号处理, 主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理, 依赖于 ISP 才能在不同的光学条件下都能较好的还原现场细节。 Cmos YUV sensor 的 ISP 处理流程如图 1 所示:

Z 轴倾斜矫正

图像倾斜 一般图像倾斜有两种情况: 平面倾斜:拍照设备与拍照对象平行,拍出来的图像只需要进行旋转即可完成矫正。 Z 轴倾斜:拍照设备与拍照对象不平行,拍出来的图像要先进行透视变换,然后再进行旋转等操作才可以完成矫正。 上一篇文章我们采用理想化图片尝试了平面倾斜的矫正

ISP(一) 基本知识

ISP(image signal processing),图像信号处理芯片,在手机摄像头和车载摄像头等领域有着广泛应用,是图像信号处理的核心芯片。 ISP pipeline 流程图如下: 光线经过lens镜头,投射到sensor上,经过光电转换成模拟电信号,再由A/D转换成数字信号,交给ISP芯片进行一系列的处理,在LENS部分也需

opencv实战——图像矫正算法深入探讨

摘要 在机器视觉中,对于图像的处理有时候因为放置的原因导致ROI区域倾斜,这个时候我们会想办法把它纠正为正确的角度视角来,方便下一步的布局分析与文字识别,这个时候通过透视变换就可以取得比较好的裁剪效果。 本次实战,对于图像的矫正使用了两种矫正思路: 针对边缘比较明显的图像,使用

centos7矫正时间与网络时间同步

date命令注意参数前的加号,表示输出时间 1. date命令查看本地时间 [root@bogon ~]# date '+%Y-%m-%d %H-%M-%S' 2021-05-15 00-23-27 2. 移除本地时区文件 [root@bogon ~]# rm -f /etc/localtime 3. 添加上海时区到本地 [root@bogon ~]# cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai

综合系统开发----需求分析

这个作业属于哪个课程 2021软件代码开发技术 这个作业要求在哪里 综合系统开发----需求分析 这个作业的目标 基于软件开发需求,运用UML并结合领域驱动设计方法、软件设计模式等知识,对所有内容进行建模,完成撰写需求规格说明书 需求规格说明 1.引言 1.1 目的 本文档的目

房山牙齿矫正:牙齿矫正的好处与危害有哪些?

牙齿矫正可以让你有一口好看的牙齿但是还有更重要的作用,那就是让你保持健康!下面就由荷马口腔来为您介绍一下牙齿的几个好处: 1、牙齿整洁、牙周健康 排列不规律的牙齿会给刷牙及清洁带来一定的难度,易发牙石沉积,牙龈红肿增生,牙周病变。 2、清除咬合创伤 咬合力量不均衡会导致牙

Camera基础及基本概念

一、摄像头结构和基本工作原理拍摄景物通过镜头,将生成的光学图像投射到传感器上,然后光学图像被转换成电信号,电信号再经过模数转换变为数字信号,数字信号经过DSP加工处理,再被送到电脑中进行处理,最终转换成手机屏幕上能够看到的图像。数字信号处理芯片DSP(DIGITAL SIGNAL PROCESSING)

态势感知之间的矫正

  机器的状态感应检测-数据处理-相关分析已经接近“与光同行”,因此在某些情境,人工智能中的电子计算已经远远超人了,再加上最近量子计算机的飞速进展,更是令人望尘莫及,但是机器的狭隘瓶颈之处仍未能解决,即有态无势、有感弱知,而人类态势感知到的事件常常会“穿越”时、空、逻辑,后发生

python opencv 通过hsv阈值法扣取药盒 并矫正

抠药盒并矫正 原图 效果图 目录截图 hsv调节代码 hsv.py 扣取矫正代码 1.py 原图 效果图 目录截图

算法学习笔记1:畸变矫正算法

以下代码均在win10+VS2015+OpenCV4.5环境下编译 相机在进行拍照时,由于客观原因,经常会导致图片不正,图片畸形,进而影响后期图像处理的效果,因此需要对图像进行矫正处理。 以下为检测代码: #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv;

关于单细胞批次矫正那些事(二) KBET 用于单细胞批次矫正结果的评估

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水下图像复原——文献阅读3

Joint Residual Learning for Underwater Image Enhancement ,2018 用于水下图像增强的联合残差学习方法 提出的网络: URCNN(VGG网络的改进版) 本文通过构建联合残差网络从输入图像中学习透射图,并取透射图中最亮的 0.1% 像素为背景光,再将透射图和背景光输入水下成像模型获取去雾

深度學習:CRF的具体计算:

详情看视频 1.发射分数: 2.CRF的引入原因:加入硬约束,减少错误标记出现的概率。 3.使用转移分数来矫正发射分数: 4.计算分数: 5.