opencv 图像旋转 opencv图像旋转缩放

关于OpenCV的学习方法问题

正样本由程序craatesample程序来创建。该程序的源代码由OpenCV给出，并且在bin目录下包含了这个可执行的程序。

我是一个opencv beginner，用了它大概几个月。我的意见是最主要的是你需要opencv来做什么事情。

opencv 图像旋转 opencv图像旋转缩放

如果你着重应用，比如说你希望用opencv来做图像识别，你就直接用那部分tutorial的代码。在用的过程中，你就慢慢会懂得opencv是怎么运作的。 然后再回去看opencv的有关书籍，或者cookbook，来加深认识。

如果没有学C++，建议你还是先看看VC++深入详解，会用到很多的

我也是opencv初学者，我觉得还是看C++来的实在，opencv用到了时候再拿来用

我图像的存取笔者一般喜欢用 scipy 这个库里的东HBITMAP hbmp=image.MakeBitmap(pDC->m_hDC);西有<学习OpenCV>(中文版)，是再c++环境下得，你要可以给你，呵呵....这个也是同学给的可以把你的发送到a21071015@yahoo ,这个是运用加理论的，我才看了两三章，还可以，介绍给你

xt图像和vt图像之间转换的规律是什么？急！

依顺序效越越复杂度越越高

xt图像和vt图像之间转换的规律是什么？急！ 用运动学公式吧，注意其中的斜率关系。xt图像斜率是速度，可以用来画vt图像，当然可以互换，同理vt图像斜率是加速度，可以用来画at图像，希望对你有帮助

也有一些基于网格变形的图像拼接算法，但计算量太大。在本文中，图像被匹配两次以过滤特征点以提高准确度。拼接问题对应于通过坐标系转换的旋转角度解，应用高斯-牛顿迭代计算旋转角度。此外，我们练习局部匹配方法以减少错误并使用加权融合来实现过度平滑。

图像转换的方法？

转换格式吗？打开图像后，文件》存储为。。。就可以在格式栏里选择你想要的格式了。朋友。

图像之间转换的基础是什么，为什么可以实现相互的转换

函数图像变换的规律

f(x) 左加右减 上加下减

就那么句话

三角的话 就是y=Asin(wx+k)

纵坐标变为A倍 横坐标是1/w倍 然后还是尊崇左加右减上加下减

这句话是的

其他的指数对数什么的还是尊崇这个规律 记住这个OK

(PS:学物理的不要把这句话跟波形图联系起来)

为什么用ppt转换器转换的视频没有图像

你把你的素材和PPT文件放在一个文件夹 然后转换

二次函数的图像旋转规律是什么？

先声明，我没学过这些规律，纯属我自己理解的，若与课本，请见谅！

我的理念是先不要当成是函数，当成－w一种图像，不然的话还得结合区间来分解

另外这道题没有必要非要做出结果，考试万一出的话也顶多是给一些具体的点来联系， 只需要按照我这个思路带进去就好了，至于将该规律写成方程，再套入点，就没有必要了。

很容易理解到，所有图像上的点旋转结果都是以原点为圆心的圆

对于每一个二次函数上的点都满足y=ax平方+bx+c

结合圆的方程(x-A)+（y-B平方=r平方 注意两方程x y a b c r 不一样

圆中的a就是函数中的x b就是函数中y r平方=x平方+y平方

2.绕抛物线顶点旋转，类似，可以将定点平移到原点做类比

因此只需要知道定点的坐标就好了，即（-b/2a,4ac-b平方/4a）

结果圆的方程中只需要填入坐标方程就好了，即(x-A-（-b/2a)平方+（y-B-（4ac-b平方/4a））平方=r平方=[A-（-b/2a)]平方 + [(B-(4ac-b平方/4a）]平方

函数图像的平移变换与对称变换的规律是什么?

函数图像的平移变换规律是 左加右减，上加下减；

对称变换 规律是关于x轴对称，横坐标不变、纵坐标相反

关于直线y=x对称，横坐标与纵坐标交换

图像关于x轴，y轴对称的规律是什么

函数图像关于y轴对称，则f（x）=f（-x）

函数图像关于x轴对称，则f（x）=-f（x）

cvCvtColor(...),是Opencv里的颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV,HSI等颜色空间的转换，也可以转换为灰度图像。

函数原型：void cvCvtColor( const CvArr src, CvArr dst, int code );

参数：

src 输入的 8-bit,16-bit或 32-bit单倍精度浮点数影像。

dst 输出的8-bit, 16-bit或 32-bit单倍精度浮点数影像。

code

例子：

IplImage src = cvLoadImage("4085_1.jpg",1);原图IplImage dst_gray = cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,1);灰度图IplImage dst_image = cvCreateImage(cvGetSize(src),32,src->nChannels);IplImage src_image_32 = cvCreateImage(cvGetSize(src),32,src->nChannels);这两个图需要是32浮点位的，因为对原图进行归一化后得到的是浮点数cvCvtColor(src,dst_gray,CV_BGR2GRAY);得到灰度图cvConvertScale(src,src_image_32,1.0/255.0,0);将原图RGB归一化到0-1之间cvCvtColor(src_image_32,dst_image,CV_BGR2HSV);得到HSV图

cvCvtColor(),是Opencv里的颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV,HSI等颜色空间的转换，也可以转换为灰度图像。 函数原型：void cvCvtColor( const CvArr src, CvArr dst, int code ); 参数： src 输入的 8-bit,16-bit或 32-bit单倍精度opencv实现彩色图像向灰度图像转换的函数是哪个？

开源模板匹配方法

输出样本的宽度（以像素为单位）从无人机拍摄的两张照片之间通常存在旋转和平移。为了优化旋转角度，我们首先建立如图 5所示的坐标系。

开源模板匹配方法：

1、OpenCV模板匹配：OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，其中包括多种图像匹配算法，3、SURF算法：SURF（SpeededUpRobustFeatures）算法是对SIFT算法的改进，其使用了一些加速技术，能够实现更快的特征描述和匹配速度。如模板匹配、特征匹配等，并提供了多种数据类型和函数接口，方便快速进行图像处理。

2、SIFT算法：SIFT（ScaleInvariantFeatureTransform）算法是一种基于局部特征的图像匹配算法，能够对图像进行特征描述并计算其相似度，并且对图像缩放和旋转具有较强的不变性。

4、ORB算法：ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）算法是一种基于FAST和BRIEF算法的特征点匹配算法，能够实现实时性匹配且不受图像旋转干扰，对于实时信息处理和嵌入式系统应用具有很高的价值。

如何用OpenCV训练自己的分类器

print 'a = ', a

OpenCV训练分类器

色彩空间转换的模式，该code来实现不同类型的颜色空间转换。比如CV_BGR2GRAY表示转换为灰度图，CV_BGR2HSV将从RGB空间转换为HSV空间。其中当code选用CV_BGR2GRAY时，dst需要是单通道。当code选用CV_BGR2HSV时，对于8位图，需要将RGB值归一化到0-1之间。这样得到HSV图中的H范围才是0-360，S和V的范围是0-1。

一、

目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。

该方法的基本步骤为：

首先，利用样本（大约几百幅样本）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。

分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器， 这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。

分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中的感兴趣区域(与训练样本相同的尺寸)的检测。检测到目标区域(汽车或人脸)分类器输出为1，否则输出为0。为了检测整副图像，可以在图像中移动搜索窗口，检测每一个位置来确定可能的目标。为了搜索不同大小的目标物体，分类器被设计为可以进行尺寸改变，这样比改变待检图像的尺寸大小更为有效。所以，为了在图像中检测未知大小的目标物体，扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对进行几次扫描。

Discrete Adaboost, Real Adaboost, Gentle Adaboost and Logitboost。

"boosted" 即指级联分类器的每一层都可以从中选取一个boosting算法(权重投票)，并利用基础分类器的自我训练得到。

根据上面的分析，目标检测分为三个步骤：

1、 样本的创建

2、 训练分类器

3、 利用训练好的分类器进行目标检测。

二、样本创建

训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，反例样本指其它任意，所有的样本都被归一化为同样的尺寸大小(例如，20x20)。

负样本

负样本可以来自于任意的，但这些不能包含目标特征。负样本由背景描述文件来描述。背景描述文件是一个文本文件，每一行包含了一个负样本的文件名（基于描述文件的相对路径）。该文件必须手工创建。

e.g: 负样本描述文件的一个例子：

假定目录结构如下：

/img

img1.jpg

img2.jpg

bg.txt

则背景描述文件bg.txt的内容为：

img/img1.jpg

img/img2.jpg

正样本

正样本可以由单个的目标或者一系列的事先标记好的来创建。

Createsamples程序的命令行参数：

命令行参数：

－v7.Face_recognitionec

训练好的正样本的输出文件名。

－img

源目标（例如：一个公司图标）

－bg

背景描述文件。

要产生的正样本的数量，和正样本数目相同。

－bgcolor

背景色（假定当前为灰度图）。背景色制定了透明色。对于压缩，颜色方量由bgthresh参数来指定。则在bgcolor－bgthresh和bgcolor＋bgthresh中间的像素被认为是透明的。

－inv

如果指定，颜色会反色

－randinv

如果指定，颜色会任意反色

背景色的偏离度。

－maxangel

－maxzangle

－show

如果指定，每个样本会被显示出来，按下"esc"会关闭这一开关，即不显示样本，而创建过程继续。这是个有用的debug选项。

－h《sample_height》

输出样本的高度，以像素为单位。

注：正样本也可以从一个预先标记好的图像中获取。这个由一个文本文件来描述，类似于背景描述文件。每一个文本行对应一个。每行的个元素是文件名，第二个元素是对象实体的个数。后面紧跟着的是与之匹配的矩形框（x, y, 宽度，高度）。

基于特征匹配和迭代优化的航拍图像拼接

print 'd = ', d

图像拼接技术一般分为图像几何校正、图像预处理、图像对齐、图像融合四个步骤。由于相机镜头的畸变，需要对无人机的图像进行校正，使得到的图像满足个别地图的投影关系。图像预处理是几乎所有图像处理技术的import matplotlib.image as mpimg重要组成部分，包括去噪、灰度变化等。这个过程可以降低匹配难度，提高匹配精度。然而，对于无人机遥感图像的拼接，图像匹配和图像融合是成功的关键。

些图像处理程涉及两像素间亚像素取值问题

图像匹配技术是图像拼接的基础。1975年米尔格拉姆提出了计算机拼接技术。于是，在重叠区域寻找接缝线就成为一个重要的研究方向。同年，Kuslin 提出了一种相位相关方法，通过傅里叶变化将图像转换到频域，并利用功率谱计算平移。1987 年，Reddy 提出了一种扩展的相位相关方法，该方法可以计算图像的平移和旋转关系并解决图像缩放问题。图像拼接的另一个分支是基于图像特征。1988年Harris提出经典的Harris点检测算法，它使用特定的旋转不变性点进行特征匹配。2004 年，Lowe 提出了一种完美的尺度不变特征变换算法（SIFT），对平移、旋转、尺度缩放、不均匀光照等图像领域应用最广泛的技术具有良好的适应性。C Aguerrebere 根据输入图像的 SNR 条件给出的问题难度级别显示不同的行为区域。Wu通过建立模型，将深度学习和进化算法应用于遥感图像的拼接，实现概率意义上的全局优化。

图像融合技术是遥感图像拼接技术中的另一项核心技术，分为像素级融合、特征级融合、决策级融合。像素级融合仍然是现阶段最常用的图像融合方法之一。

对于无人机的遥感图像，存在图像数量多、光照条件多变等问题。每次拼接过程中的小错误都难以避免。随着图像数量的增加，误不断累积，图像拼接后期会出现图像失真和重影。S Bang 创建高质量全景图，过滤掉视频的模糊帧，选择关键帧，并校正相机镜头失真。Zhang 提出了基于 STIF 的 GA-SIFT 并给出了一种自适应阈值方法来解决计算量大和拼接时间长的问题。李明基于动态规划解决无人机侧视问题寻找接缝线。然而，当图像数量逐渐增加时，现有的拼接算法存在误累积。

SIFT特征点不仅在空间尺度和旋转上保持不变，而且在光照和视角变化的条件下，还具有优异的抗干扰能力和良好的稳定性。为了实现空间尺度的不变性，SIFT特征点可以根据物体远看小而模糊，反之大而清晰的特点，建立高斯金字塔模型。分金字塔 (DoG) 是通过计算金字塔中相邻两层图像之间的异来获得的。使用函数拟合在 DOG 空间中测试极值。通过对确定场中基于SIFT特征点的梯度信息进行统计，选择加权幅度的梯度方向作为主梯度方向。通过将特征点与其主梯度方向相关联，可以解决图像特征点的旋转不变性问题。，利用特征点周围像素的信息建立一个128维的向量作为特征点的描述符。

RANSAC 是特征点匹配中最常用的方法之一。它首先从匹配结果中随机选择四对特征点并计算单应矩阵。其次，根据上一步得到的单应矩阵，计算幅图像在第二幅图像中的重投影坐标，并计算该坐标与第二幅图像中匹配点对坐标的距离。通过设置距离阈值记录所有匹配点对中正确匹配特征点对的个数。重复上面的过程，最终留下与最多点对数的正确匹配。

高斯-牛顿迭代是求解非线性最小二乘优化问题的算法之一，可以描述为：

我们选择一个初始值，然后不断更新当前优化变量以减小目标函数值。高斯-牛顿迭代的主要思想是对函数 进行一阶泰勒展开，计算 及其雅可比矩阵 对应的函数值。使用 和 计算 的增量，直到 足够小。

加权平均法是图像融合中简单有效的方法之一。幅图像和第二幅图像重叠区域的像素值由两幅图像像素的加权求和得到，表示为：

其中：越接近 img1， 的值越大。 的值从1逐渐变为0，重叠区域从幅图像逐渐过渡到第二幅图像，从而实现画面的平滑过渡。照片的加权平均融合因其直观的简单性和快速的运行速度而被广泛使用和图像拼接。

对于两幅图像的拼接，由于无人机的遥感相机通常安装在一个稳定的平台上，通过选择合适的坐标系，将图像对齐问题转化为单幅图像旋转问题，如图1所示。

此外，大多数具有相关高光频的常用相机通常在连续帧之间具有较大的重叠区域。因此，在图像拼接过程中，第 幅图像在全局位置上的投影关系，不仅受第 幅图像的影响，还与 图像相关。为了保证图像变形的一致性，首先将 张图像拼接在一起，然后将结果整合到整幅图像中。大量的实验测试证明，当i设置为3时效果。整个过程如图图2。

图像中的特征点有很多种，本文使用最常见的SIFT特征点。我们提取并匹配两张输入图像的特征点，结果如下所示。

特征点的匹配精度直接影响旋转角度的计算，因此使用前必须对特征点对进行过滤。鉴于过滤特征点的方法很多，本文先将左图与右图进行匹配，再将右图与左图进行匹配。两次相同结果配对的匹配点将被保留。在此基础上，使用RANSAC方法对结果进行优化，成功匹配了上图中的121个特征点。

以图像匹配成功的特征点坐标值的平均值作为该坐标的原点，坐标轴与像素坐标系的两个坐标轴平行。根据公式（3），特征点从图像坐标系转换为图像旋转坐标系：

其中 为滤波后的特征对的总数， 为特征点在原始图像坐标系中的坐标值，并且 是新的值。

在计算图像的旋转角度之前，我们首先需要分析图像的缩放比例。由飞行高度引起的尺寸变化将在轴上具有相同的缩放比例。因此，根据所有特征点与图像旋转坐标系原点的欧氏距离比，可以计算出两幅图像之间的缩放比例，对图像进行缩放和改变。

图像缩放后，计算图像旋转的角度。高斯牛顿迭代的方式计算旋转角度的解。首先设置目标函数：

使用误函数 的泰勒展开进行迭代。

其中

根据

我们可以发现增量值 每次迭代。最终，当我们计算出的 满足条件时，停止迭代过程。可以使用旋转角度和旋转中心来求解图像的变换矩阵。

由于拍摄图像时光线不均匀，连续两张图像之间可能存在一些颜色异。此外，图像旋转不可避免地存在小误，因此我们练习线性加权融合以消除两幅图像之间的拼接线和色度变化。图像的重叠是按距离加权的，这样拼接结果自然是从img1到img2过度了。

我们利用OpenCV的功能从遥感图像中提取SIFT特征点并进行匹配。从Stitch拼接功能、基于变化的图像拼接结果以及本文的拼接速度的对比可以看出，本文采用的方法具有一定的优越性。

从表1数据可以看出，在拼接少量图像时，三种算法的拼接结果相似，没有出现明显的拼接误。但是，Stitcher 算法比其他两种拼接方法花费的时间要多得多。

图 11很明显，随着图像数量的增加，基于变换的图像拼接算法出现了的失配。然而，本文采用的方法取得了比较满意的结果，因为在无人机拍摄的图像中，地面上的所有特征都可以近似地视为在同一平面上。根据变换，无人机的远近抖动会引入图像拼接导致错误。图像数量的不断增加会导致错误的积累，从而导致的失配。另外，这使得程序中断，从而无法完成所有60幅图像的拼接。假设同一平面上的仿射变化会更符合无人机遥感图像的实际情况。，可以通过线性加权融合来解决误问题，以提高拼接效果。考虑到stitch算法耗时过长，本文不会对两者进行比较。

在上面的图 12 中，使用 100 张图像来测试本文中的方法。图像的仿射变换是通过计算围绕图像特征点中心的旋转角度来进行的。变换后的图像采用线性加权融合后，可以得到大量图像数据处理后的结果。拼接自然，符合人类视觉体验。

我们在网络上跑了一组数据，结果如下。

鉴于以上实验结果，该方法具有一定的抗干扰能力，可以高速运行。与高度集成的Stitcher和基于变换的图像拼接结果相比，我们可以发现，基于变化的图像拼接结果随着图像数量的增加而逐渐变。然而，尽管拼接效果很好，但 Stitcher 需要更长的处理时间。

在本文中，我们研究了无人机遥感图像的拼接技术，主要贡献可以总结如下：

通过实验结果可以看出，本文提出的方法比现有方法具有更好的实时性，对于相机平面与成像平面平行的情况具有更好的拼接效果。

求C++中利用opencv计算轮廓图像傅里叶描述子的代码

旋转角度，以弧度为单位。

一、特征2005年，Opencv用于Stanley，该车赢得了2005年DARPA挑战赛的冠军。后来，在WillowGarage的支持下，它的积极发展得以继续，由GaryBradsky和VadimPisarevsky了该项目。Opencv现在支持与计算机视觉和机器学习有关的多种算法，并且正在日益扩展。点（角点）匹配

图像匹配能够应用的场合非常多，如目标跟踪，检测，识别，图像拼接等，而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了，所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系，从而确定两幅图像的位置关系。

角点匹配可以分为以下四个步骤：

1、提取检测子：在两张待匹配的图像中寻找那些最容易识别的像素点（角点），比如纹理丰富的物体边缘点等。

2、提取描述子：对于检测出的角点，用一些数学上的特征对其进行描述，如梯度直方图，局部随机二值特征等。检测子和描述子的常用提取方法有：sift，harris，surf，fast，agast，brisk，freak，brisk，brief/orb等。

3、匹配：通过各个角点的描述子来判断它们在两张图像中的对应关系，常用方法如 flann等。

4、消噪：去除错误匹配的外点，保留正确的匹配点。常用方法有KDTREE，BBF，Ransac，GTM等。

二、SIFT匹法的提出

为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点，SIFT的作者Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹式：取一幅图像中的一个SIFT关键点，并找出其与另一幅图像中欧式距离最近的前两个关键点，在这两个关键点中，如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio少于某个阈值T，则接受这一对匹配点。因为对于错误匹配，由于特征空间的高维性，相似的距离可能有大量其他的错误匹配，从而它的ratio值比较高。显然降低这个比例阈值T，SIFT匹配点数目会减少，但更加稳定，反之亦然。

Loweratio的阈值为0.8，但作者对大量任意存在尺度、旋转和亮度变化的两幅进行匹配，结果表明ratio取值在0. 4~0. 6 之间，小于0. 4的很少有匹配点，大于0. 6的则存在大量错误匹配点，所以建议ratio的取值原则如下:

ratio=0. 6：对于匹配点数目要求比较多的匹配；

ratio=0. 5：一般情况下。

三、常见的SIFTTensorflow是一个免费的开源框架，用于创建算法以开发用户友好的图形框架，称为TensorFlow图形框架(TF-GraF)，用于对象检测API，广泛应用于农业、工程和医学领域的复杂任务的高效解决.TF-GraF为业余爱好者和初学者提供的虚拟环境来设计、训练和部署机器智能模型，而无需在客户端进行编码或命令行界面(CLI)。匹配代码

1、vlfeat中sift toolbox中的vl_ubcmatch.c使用的是普通的欧氏距离进行匹配（该SIFT代码贡献自Andrea

Vedaldi）。

2、Lowe的C++代码中使用的是欧氏距离，但是在matlab代码中为了加速计算，使用的是向量夹角来近似欧氏距离：先将128维SIFT特征向量归一化为单位向量（每个数除以平方和的平方根），然后点乘来得到向量夹角的余弦值，利用反余弦（acos函数）求取向量夹角。实验证明Lowe的办确率和耗时都很不错。

同样，也可以采用knnsearch函数求最近点和次近点：knnsearch采用euclidean距离时得到的结果与lowe采用的近似方法结果几乎一致，正好印证了模拟欧氏距离的效果。

3、Rob Hess的OpenSIFT采用了KDTREE来对匹配进行优化。

4、CSDN大神v_JULY_v实现了KDTREE+BBF对SIFT匹配的优化和消除错误匹配：从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法

- 结构之法 算法之道 - 博客频道 - CSDN.NET。

5、OpenCV中features2d实现的SIFT匹配有多种matcher：VectorDescriptorMatcher，BFMatcher（Brute-force descriptor matcher），FernDescriptorMatcher，OneWayDescriptorMatcher，FlannBasedMatcher 等等。目前只知道采用knnsearch，提供了多种距离度量方式，具体区别不懂。

图像极坐标变换影响

ratio=0. 4：对于准确度要求高的匹配；

极坐标变换及其反变换的关键在于，根据极坐标变换前的图像（我们称为“圆图”）确定极坐标变换后的图像（我们称为“方图”）上每个像素点的像素值。也即是找到“圆图”和“方图”间几何坐标的对应关系。

1、极坐标变换

原理方法一：利用 PIL 中的 Image 函数：

如下图所示，实现极坐标变换的关键即在于找到圆图上任一点P(i,j)，在方图上对应的点p(m,n)，然后通过插值算法实现圆图上所有像素点的赋值。

方图上，其行列数分别为M、N，方图上的每一列对应为圆图上的每条半径，半径方向存在着一个长度缩放因子delta_r = M/R，圆周方向被分为N等分，即角度因子为delta_t = 2π/N；

圆图上，image.RotateLeft();图像坐标（i,j）和世界坐标（x,y）有着如下变换关系：x = j - R, y = R - i；

那么，图中P点半径长度为r = sqrt(xx + yy)，角度theta = arctan(y/x)；

圆图上点P在方图上对应行数为r/delta_r；

圆图上点P在方图上对应的列数n = thata/delta_t。

图像处理之_傅立叶变换

python中对象之间的赋值是按引用传递的，如果需要拷贝对象，需要用到标准库中的copy模块

将一幅图像从其空间域（spatial domain）转换为－bgthresh频域（frequency domain）。图像处理用到的主要是离散傅立叶变换（Discrete Fourier Transform），下文中简称DFT。

：图像放图像旋转图像校等

图像配准

近年来，随着计算机视觉的不断进步，图像拼接技术在海洋和矿产勘探、遥感勘探、医学成像、效果生成、虚拟现实等方面得到了广泛的应用。许多航拍遥感图像可以通过配备摄像头的无人机在地面拍摄得到。通常，由于无人机飞行高1.谷歌云的VisionAPI度、相机焦距等因素，单幅图像存在信息量少、全局分辨率低等问题。因此，要获得广角高分辨率的照片，就需要研究全景图像拼接技术。Brown 在 2003 年引入了的 AutoSitich 算法，很快就被用于商业产品，如 Photoshop。但是，该算法假定图像的重叠区域没有深度变化。2013 年，萨拉戈萨 J 等人。将图像拆分为密集的网格，并为每个网格使用单个更改，称为网格变形。该方法在一定程度上解决了图像变形、尺寸缩放、重定向等问题。

Image registration 是指同一目标plt.imshow(I)的两幅或者两幅以上的图像在空间位置的对准。图像配准技术的过程，称为图像匹配或者图像相关（image matching or image correlation）。图像配准可以定义成两相邻图像之间的空间变换和灰度变换，即先将图像像素的坐标X映射到一个新坐标系中的某一个坐标X’，再对其像素进行重采样。图像配准要求相邻图像之间有一部分在逻辑上是相同的，即相邻的图像有一部分反映了同一目标区域，这一点是实现图像配准的基本条件。如果确定了相邻图像代表同一场景目标的所有像素之间的关系，采用相应的处理算法即可以实现图像配准。

为什么opencv的双线性插值速度比较快

关于y轴对称，横坐标相反、纵//or image.RoataeRight();坐标不变

图像像素单位

利用临近像素通过迭代选择的 使得：获亚像素位置像素幅度值程叫图像插值

用 邻域插值 线性插值 3插值 条插值

mfc怎么用setworldtransform进行旋转

else if(m_rotate)

{UpdateData(TRUE);

CDC pDC = Ge个人感觉如果不先使用一下，就直接看书的话，理解上会比较困难。tDlgItem(IDC_STATIC1)->GetDC(); //控件dc

HDC hdc方法四：图像处理库 Scipy= pDC->GetSafe1.首先看清题意，绕原点旋转Hdc();

SetGraphicsMode(hdc,GM_ADVANCED);

XFORM xForm;

xForm.eM12 = float(sin(3.1415926 / 2.0));

xForm.eM21 = float(-sin(3.1415926 / 2.0));