首頁 web前端 js教程 javascript影像處理—仿射變換深度理解_javascript技巧

javascript影像處理—仿射變換深度理解_javascript技巧

May 16, 2016 pm 05:43 PM
影像處理

前言

上一篇,我們講解了圖像金字塔,這篇文章我們來了解仿射變換。

仿射?

任何仿射變換都可以轉換成,乘以一個矩陣(線性變化),再加上一個向量(平移變化)。

其實仿射是兩張圖片的變換關係。

例如我們可以透過仿射變換對圖片進行:縮放、旋轉、平移等操作。

一個數學問題

在解決仿射問題前,我們來做一個數學題。

如圖,對於點(x1, y1),相對於原點旋轉一個角度a,那麼這個點到哪裡了呢?

我們將座標系變成極座標系,則點(x1, y1)就變成了(r, β),而旋轉後變成(r, α β) 。

轉回直角座標系,則旋轉後的點變成了(cos(α β) * r, sin(α β) * r)。

再利用公式

cos(α β)=cosαcosβ-sinαsinβ

sin(α β)=sinαcosβ cosαsinβ

以及原來點為(cosβ * r, sinβ * r),於是很容易得到新的點為(x1 * cosα - y1 * sinα, x1 * sinaα y1 * cosα)。

我們可以從中推導出旋轉變換公式

那麼平移就相對簡單很多了,就等於加上一個向量(c, d)就行了。

得到變換矩陣函數實現

通常我們使用2 times 3矩陣來表示仿射變換。

A = begin{bmatrix} a_{00} & a_{01} \ a_{10} & a_{11} end{bmatrix}_{2 times 2} B = begin{bmatrix} b_{00} \ b_{10} end{bmatrix}_{2 times 1} M = begin{bmatrix} A & B end{bmatrix} =begin{bmatrix} a_{00} & a_{01} & b_{00} \ a_{10} & a_{11} & b_{10}end{bmatrix}_{2 times 3}

其中A是旋轉縮放變換,B是平移變換。則結果T滿足:

T = A cdot begin{bmatrix}x \ yend{bmatrix}   B 或 

T = M cdot [x, y, 1]^{T}

即:T = begin{bmatrix} a_{00}x   a_{01}y   b_{00} \ a_{10}x   a_{11}y   b_{10} end{bmatrix}

複製程式碼 程式碼如下:


程式碼如下:


(__angle, __x, __y){
var sin = Math.sin(__angle) || 0,
cos = Math.cos(__angle) || 1,
x = __x || 0,
y = __y || 0;

return [cos, -sin, -x,
sin, cos, -y
]; };

這樣我們就得到了一個仿射變換矩陣。
當然這個實作本身是有一定問題的,因為這個原點被固定在左上角了。

仿射變換實現
複製程式碼


程式碼如下:var warpAffine = function(__src, __rotArray, __dst){
(__src && __rotArray) || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */);
iftype. type === "CV_RGBA"){
var height = __src.row,
width = __src.col,
dst = __dst || new Mat(height, width, CV_RGBA),
sData = new Uint32Array(__src.buffer),
dData = new Uint32Array(dst.buffer);

var i, j, xs, ys, x, y, nowPix;

for
for (j = 0, nowPix = 0; j xs = __rotArray[1] * j __rotArray[2];
ys = __rotArray[4] * j __rotArray[5];
ys = __rotArray[4] * j __rotArray[5];
ys = __rotArray[4] * j __rotArray[5];
ys = __rotArray[4] * j __rotArray[5];
ys = __rotArray[4] * j __rotArray[5];
ys = __rotArray[4] * j __rotArray[5];
ys = __rotArray[4] * j __rotArray[5];
ys = __rotArray[4] * j __rotArray[5];
ys = __rotArray[4] * j __rotArray[5]; >for(i = 0; i
if(xs > 0 && ys > 0 && xs
y = ys | 0;
x = xs | 0;

dData[nowPix] = sData[y * width x];
}else {
dData[nowPix] = 4278190080; //Black
} } } }else{ error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/ ; } return dst; };
這個函數先把矩陣資料變成32位元形式,而操作每個元素就等於操作每一個像素。

然後遍歷所有元素,將對應的點賦值。

效果

 

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免費產生 AI 無盡。

熱門文章

R.E.P.O.能量晶體解釋及其做什麼(黃色晶體)
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳圖形設置
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.如果您聽不到任何人,如何修復音頻
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25:如何解鎖Myrise中的所有內容
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Wasserstein距離在影像處理任務中的應用方法是什麼? Wasserstein距離在影像處理任務中的應用方法是什麼? Jan 23, 2024 am 10:39 AM

Wasserstein距離,又稱EarthMover'sDistance(EMD),是一種用於測量兩個機率分佈之間差異的測量方法。相較於傳統的KL散度或JS散度,Wasserstein距離考慮了分佈之間的結構訊息,因此在許多影像處理任務中展現出更好的性能。透過計算兩個分佈之間的最小運輸成本,Wasserstein距離能夠測量將一個分佈轉換為另一個分佈所需的最小工作量。這種度量方法能夠捕捉到分佈之間的幾何差異,從而在影像生成、風格遷移等任務中發揮重要作用。因此,Wasserstein距離成為了概

深入解析Vision Transformer(VIT)模型的工作原理與特點 深入解析Vision Transformer(VIT)模型的工作原理與特點 Jan 23, 2024 am 08:30 AM

VisionTransformer(VIT)是Google提出的一種基於Transformer的圖片分類模型。不同於傳統CNN模型,VIT將圖像表示為序列,並透過預測圖像的類別標籤來學習圖像結構。為了實現這一點,VIT將輸入影像劃分為多個補丁,並將每個補丁中的像素透過通道連接,然後進行線性投影以達到所需的輸入維度。最後,每個補丁被展平為單一向量,從而形成輸入序列。透過Transformer的自註意力機制,VIT能夠捕捉到不同補丁之間的關係,並進行有效的特徵提取和分類預測。這種序列化的影像表示方法為

使用AI技術修復舊照片的實作方法(附範例和程式碼解析) 使用AI技術修復舊照片的實作方法(附範例和程式碼解析) Jan 24, 2024 pm 09:57 PM

舊照片修復是利用人工智慧技術對舊照片進行修復、增強和改善的方法。透過電腦視覺和機器學習演算法,該技術能夠自動識別並修復舊照片中的損壞和缺陷,使其看起來更加清晰、自然和真實。舊照片修復的技術原理主要包括以下幾個面向:1.影像去雜訊和增強修復舊照片時,需要先進行去雜訊和增強處理。可以使用影像處理演算法和濾波器,如均值濾波、高斯濾波、雙邊濾波等,來解決雜訊和色斑問題,進而提升照片的品質。 2.影像復原和修復在舊照片中,可能存在一些缺陷和損壞,例如刮痕、裂縫、褪色等。這些問題可以透過影像復原和修復演算法來解決

AI技術在影像超解析度重建方面的應用 AI技術在影像超解析度重建方面的應用 Jan 23, 2024 am 08:06 AM

超解析度影像重建是利用深度學習技術,如卷積神經網路(CNN)和生成對抗網路(GAN),從低解析度影像中生成高解析度影像的過程。該方法的目標是透過將低解析度影像轉換為高解析度影像,從而提高影像的品質和細節。這種技術在許多領域都有廣泛的應用,如醫學影像、監視攝影、衛星影像等。透過超解析度影像重建,我們可以獲得更清晰、更具細節的影像,有助於更準確地分析和識別影像中的目標和特徵。重建方法超解析度影像重建的方法通常可以分為兩類:基於插值的方法和基於深度學習的方法。 1)基於插值的方法基於插值的超解析度影像重

Java開發:如何實現影像辨識與處理 Java開發:如何實現影像辨識與處理 Sep 21, 2023 am 08:39 AM

Java開發:影像辨識與處理實務指南摘要:隨著電腦視覺和人工智慧的快速發展,影像辨識和處理在各個領域都發揮了重要作用。本文將介紹如何利用Java語言實現影像辨識和處理,並提供具體的程式碼範例。一、影像辨識的基本原理影像辨識是指利用電腦科技對影像進行分析與理解,從而辨識出影像中的物件、特徵或內容。在進行影像辨識之前,我們需要先了解一些基本的影像處理技術,如圖

PHP學習筆記:人臉辨識與影像處理 PHP學習筆記:人臉辨識與影像處理 Oct 08, 2023 am 11:33 AM

PHP學習筆記:人臉辨識與影像處理前言:隨著人工智慧技術的發展,人臉辨識和影像處理成為了熱門話題。在實際應用中,人臉辨識與影像處理多用於安全監控、人臉解鎖、卡牌比對等方面。而PHP作為常用的伺服器端腳本語言,也可以用來實現人臉辨識與影像處理的相關功能。本篇文章將帶你了解PHP中的人臉辨識與影像處理,並附有具體的程式碼範例。一、PHP中的人臉辨識人臉辨識是一

C#開發中如何處理影像處理和圖形介面設計問題 C#開發中如何處理影像處理和圖形介面設計問題 Oct 08, 2023 pm 07:06 PM

C#開發中如何處理影像處理和圖形介面設計問題,需要具體程式碼範例引言:在現代軟體開發中,影像處理和圖形介面設計是常見的需求。而C#作為一種通用的高階程式語言,具有強大的影像處理和圖形介面設計能力。本文將以C#為基礎,討論如何處理影像處理和圖形介面設計問題,並給出詳細的程式碼範例。一、影像處理問題:影像讀取和顯示:在C#中,影像的讀取和顯示是基本操作。可以使用.N

尺度轉換不變特徵(SIFT)演算法 尺度轉換不變特徵(SIFT)演算法 Jan 22, 2024 pm 05:09 PM

尺度不變特徵變換(SIFT)演算法是一種用於影像處理和電腦視覺領域的特徵提取演算法。該演算法於1999年提出,旨在提高電腦視覺系統中的物體辨識和匹配性能。 SIFT演算法具有穩健性和準確性,被廣泛應用於影像辨識、三維重建、目標偵測、視訊追蹤等領域。它透過在多個尺度空間中檢測關鍵點,並提取關鍵點周圍的局部特徵描述符來實現尺度不變性。 SIFT演算法的主要步驟包括尺度空間的建構、關鍵點偵測、關鍵點定位、方向分配和特徵描述子產生。透過這些步驟,SIFT演算法能夠提取出具有穩健性和獨特性的特徵,從而實現對影像的高效

See all articles