如何解决cv2.getPerspectiveTransform(pts1，pts2)错误 - 腾讯云开发者社区

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仿射变换，透视变换：二维坐标到二维坐标之间的线性变换，可用于landmark人脸矫正。

from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('lena.jpg', 1) rows,cols,channel = img.shape pts1...= np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]]) pts2 = np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]]) M = cv2....getAffineTransform(pts1,pts2) dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows)) plt.subplot(121),plt.imshow...使用cv2.getPerspectiveTransform函数构造透视变换矩阵。...]]) M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) dst = cv2.warpPerspective(img,M,(300,300)) plt.subplot

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opencv图像的几何变换

透视变换矩阵一般不容易直接知道，能够直接知道的往往是变换前后的点的位置，因此，OpenCV中提供了getPersepectiveTransform()函数获得透视变换矩阵 M = cv2.getPerspectiveTransform...(pts1, pts2) pts1,pts2分别为变换前点的位置以及变换后点的位置 (其实所有的变换的变换矩阵都可以通过变换前后点的坐标得到，即通过上面这个函数，因为所有的变换都是透视变换中的特例而已)...= np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]]) pts2 = np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]]) M_affine...= cv2.getAffineTransform(pts1,pts2) img_affine = cv2.warpAffine(img, M_affine, (cols, rows)) # 4.perspective...,[368,52],[28,387],[389,390]]) pts4 = np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]]) M_perspective = cv2

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Python下opencv使用笔记（三）（图像的几何变换）

numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('flower.jpg') rows,cols = img.shape[:2] pts1...(pts1,pts2) #第三个参数：变换后的图像大小 res = cv2.warpAffine(img,M,(rows,cols)) plt.subplot(121) plt.imshow(img)...这个函数是M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)，其中pts需要变换前后的4个点对应位置。...= np.float32([[56,65],[238,52],[28,237],[239,240]]) pts2 = np.float32([[0,0],[200,0],[0,200],[200,200...]]) M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) res = cv2.warpPerspective(img,M,(200,200)) plt.subplot

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番外篇: 仿射变换与透视变换

来看下OpenCV中如何实现仿射变换： import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('...(pts1, pts2) dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows)) plt.subplot(121), plt.imshow(img), plt.title...OpenCV中首先根据变换前后的四个点用cv2.getPerspectiveTransform()生成3×3的变换矩阵，然后再用cv2.warpPerspective()进行透视变换。...生成透视变换矩阵 M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2) # 进行透视变换，参数3是目标图像大小 dst = cv2.warpPerspective(img...引用本节源码计算机视觉：算法与应用维基百科：仿射变换如何通俗地讲解「仿射变换」这个概念？

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图像透视

img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 rows,cols=img.shape[:2]#图像的行和列 print(rows,cols) pts1...=np.float32([[150,50],[400,50],[60,450],[310,450]])#四边形的四个顶点坐标 pts2=np.float32([[50,50],[rows-50,50],...[50,cols-50],[rows-50,cols-50]])#四边形的四个顶点坐标 M=cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)#图像仿射 dst=cv2.warpPerspective...dst（x, y）= src（（M11·x+M12·y+M·13）/（M31·x+M32·y+M·33）, (M21·x+M22·y+M·23）/（M31·x+M32·y+M·33）） retval=cv2

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Opencv实现透视形变

我们创建一个名为“pts1”的 numpy 数组，它保存了主题图像的四个角的坐标。同样，我们创建一个名为“pts2”的列表，其中包含已排序的点。...“pts1”的坐标顺序应该与“pts2”坐标的顺序相匹配。...这是使用函数cv2.getPerspectiveTransform() 获得的。...由于我们希望以适合我们在基础图像中选择的框的方式变化主题图像，因此“ src ”应为“ pts1 ”，“ dst ”应为“ pts2 ”。生成的图像的大小可以指定为元组。...transformation_matrix = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2) warped_img = cv2.warpPerspective(subject_image

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【深度学习系列】用PaddlePaddle进行车牌识别（一）

.getPerspectiveTransform(pts1,pts2); 30 dst = cv2.warpPerspective(img,M,size); 31 return dst....getPerspectiveTransform(pts1, pts2); 43 dst = cv2.warpPerspective(img, M, size); 44 return dst....getPerspectiveTransform(pts1,pts2); 61 dst = cv2.warpPerspective(img,M,size); 62 return dst....getPerspectiveTransform(pts1, pts2); 73 dst = cv2.warpPerspective(img, M, size); 74 return...下一小节将会讲如何用端对端的CNN进行车牌识别，不需要通过传统的ocr先对字符进行分割处理后再识别。

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扫描全能王？原来图像技术可以这样子玩

好，对于拍摄图求角点的方法如何求？我们知道，上图的四个标号序号角点都是相邻两条线段之间相交的点。...那么对应的点如何获取？对于你需要扫描的文件，一般都会事先选型或者说选参数，实际上就是在设置对应点的坐标（变换后的四边形尺寸）。...这里，我们基本上已经知道如何矫正几何变换了。还剩下的问题是背景干扰？...= np.float32([[0,0],[0,180],[320,180],[320,0]]) M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)...],[180,0]]) M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) dst = cv2.warpPerspective(image

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十二.图像几何变换之图像仿射变换、图像透视变换和图像校正

图像透视变换的函数原型如下： M = cv2.getPerspectiveTransform(pos1, pos2) pos1表示透视变换前的4个点对应位置 pos2表示透视变换后的4个点对应位置 cv2...图像翻转 img5 = cv2.flip(image, 0) #参数=0以X轴为对称轴翻转 img6 = cv2.flip(image, 1) #参数>0以Y轴为对称轴翻转 #图像的仿射 pts1...(pts1,pts2) img7 = cv2.warpAffine(image, M, (rows,cols)) #图像的透射 pts1 = np.float32([[56,65],[238,52],...[28,237],[239,240]]) pts2 = np.float32([[0,0],[200,0],[0,200],[200,200]]) M = cv2.getPerspectiveTransform...(pts1,pts2) img8 = cv2.warpPerspective(image,M,(200,200)) #循环显示图形 titles = [ 'source', 'shift', 'reduction

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CV基础教程：图像上的几何变换

(pts1,pts2) dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows)) f = plt.figure(figsize=(15,15)) f.add_subplot(1,...+ shrinking pts2 = np.float32([[60,50],[200,50], [50,175]]) cv2.circle(img,(int(pts1[0][0]), int(pts1...circle(img,(int(pts1[2][0]), int(pts1[2][1])), 5, (255,0,0), -1) M = cv2.getAffineTransform(pts1,pts2...cv2.getAffineTransform(pts1,pts2) dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows)) f = plt.figure(figsize=(15,15..., (255,255,255), -1) M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) dst = cv2.warpPerspective(img,M,(cols

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学习Python你必须了解的lenna小姐姐

rows, cols, ch = img.shape pts1 = np.float32([[0, 0], [cols - 1, 0], [0, rows - 1]]) pts2 = np.float32...0.2, rows * 0.1], [cols * 0.9, rows * 0.2], [cols * 0.1, rows * 0.9]]) M = cv2.getAffineTransform(pts1..., pts2) dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows)) cv2.imshow('affine lenna', dst) key = cv2.waitKey...= np.float32([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]]) pts2 = np.float32([[dx1, dy1], [dx2, dy2]..., [dx3, dy3], [dx4, dy4]]) M_warp = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2) img_warp = cv2.warpPerspective

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Python-OpenCV(6)

getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 90, 1) img_rotate = cv2.warpAffine(img, M_rotate, (cols, rows)) # 3.affine pts1...= np.float32([[50, 50], [200, 50], [50, 200]]) pts2 = np.float32([[10, 100], [200, 50], [100, 250]])...M_affine = cv2.getAffineTransform(pts1,pts2) img_affine = cv2.warpAffine(img, M_affine, (cols, rows)...[28, 387], [389, 390]]) pts4 = np.float32([[0, 0], [300, 0], [0, 300], [300, 300]]) M_perspective = cv2

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高翔Slambook第七讲代码解读（3d-3d位姿估计）

即便2d-2d中使用的findEssentialMat函数内部会有最小二乘求解过程，以及3d-2d中使用的solvePnP或solvePnPRansac内部会有最小二乘与随机选点剔除错误姿态等优化过程，..."pts1[i]<<endl; coutpts2[i]<<endl; cout<<"(R*p2+t) = "<< R *...(Mat_(3,1)pts2[i].x, pts2[i].y, pts2[i].z) + t <<endl; coutpts1, pts2, R, t ); 同样，最后仍然调用BA进行最小二乘优化。...void pose_estimation_3d3d ( const vector& pts1, const vector& pts2, Mat

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【OpenCV图像处理基础与OCR应用】

它不仅支持基本的图像处理操作，还能与深度学习模型结合应用，解决实际问题。OCR（光学字符识别）是计算机视觉中的一个重要应用领域，广泛用于文档扫描、车牌识别、手写识别等。...# 假设第一轮廓是文档轮廓 approx = cv2.approxPolyDP(rect_cnt, 0.02*cv2.arcLength(rect_cnt, True), True) # 透视变换 pts1...= np.float32(approx) # 矩形四个顶点 pts2 = np.float32([[0,0], [400,0], [400,400], [0,400]]) # 变换后的矩形位置 M...= cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2) warped_img = cv2.warpPerspective(img, M, (400, 400)) cv2.

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keras+resnet34实现车牌识别

([[0,0],[interval,size[1] ],[size[0]-interval,0 ],[size[0],size_o[1]]]) M=cv2.getPerspectiveTransform...(pts1,pts2)#根据两幅图的四个坐标点计算透视矩阵 dst=cv2.warpPerspective(img,M,size)#img再M矩阵的变化下生成size大小的变化图 return dst...def rotRandrom(img,factor,shape):#仿射畸变 pts1=np.float32([[0,0],[0,shape[0]],[shape[1],0],[shape[1],shape...,r(factor)],[shape[1]-r(factor),shape[0]-r(factor)]]) M=cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) dst=cv2...img=cv2.resize(img,size) filename=str(plateStr)+'.jpg' cv2.imencode('.jpg',img)[1].tofile(filename)#此处解决中文名乱码

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OpenCV基础

OpenCV-Python是一个Python绑定库，解决计算机视觉问题。 OpenCV-Python继承了OpenCV的多平台、轻量级和高效的特点，为Python开发者提供了丰富的计算机视觉功能。...这些资料是学习和解决问题的重要参考。安装与测试：在开始使用OpenCV-Python之前，需要确保已经正确安装了相关库，并且通过查询版本信息来验证安装是否成功。...(pts1,pts2) dst = cv.warpAffine(img,M,(cols,rows)) fig,axes=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(...= np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]]) pts2 = np.float32([[100,145],[300,100],[80,290],...[310,300]]) T = cv.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) dst = cv.warpPerspective(img,T,(cols,rows))

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把你的朋友变成表情包？Python：So easy

h, w = image_rotate.shape image_rotate_copy = image_rotate.copy() pts1 = np.array([[0, 20], [64, 0]..., [0, 0]], np.int32) pts2 = np.array([[0, 18], [0, h], [80, h]], np.int32) pts3 = np.array([[0, 100]...np.array([[120, 40], [95, 100], [120, 100]], np.int32) foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts1...], (255, 255, 255)) # (图片，填充区域，填充颜色) foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts2], (255, 255,...12、在表情包下面添加文本 12.1 添加英文文本如果只是要添加英文文本，用 opencv 就可以解决： emoji_copy = emoji.copy() # （图片，文本，位置，字体，文本大小，文本颜色

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mysql怎么解决1045错误_Navicat for MySQL 1045错误如何解决

在使用 Navicat 连接 MySQL 数据库时很多人都会遇到1045错误，主要原因是，你输入的用户名或密码错误被拒绝访问了，如果你不想重装，那么就需要找回密码或者重置密码。...：当登录MySQL数据库出现：Error 1045错误时，就表明你输入的用户名或密码错误被拒绝访问了，最简单的解决方法就是将MySQL数据库卸载然后重装，但这样的缺点就是以前数据库中的信息将丢失。...解决的方法应该有多种，这里我推荐大家使用一种操作简单的方法，适用于windows平台。...解决方案： 1、停止服务：停止MySQL服务；方法1：使用dos命令net stop mysql即可；使用这种方式MySQL服务必须为安装的服务，否则会出现服务名无效。...关于 Navicat for MySQL 1045错误解决方案比较简便发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/140520.html原文链接：https:/

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把你的朋友变成表情包？Python：So easy

h, w = image_rotate.shape image_rotate_copy = image_rotate.copy() pts1 = np.array([[0, 20], [64, 0]..., [0, 0]], np.int32) pts2 = np.array([[0, 18], [0, h], [80, h]], np.int32) pts3 = np.array([[0, 100]...np.array([[120, 40], [95, 100], [120, 100]], np.int32) foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts1...], (255, 255, 255)) # (图片，填充区域，填充颜色) foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts2], (255, 255,...bottom, left: right] = foreground plt_show(emoji) 12、在表情包下面添加文本 12.1 添加英文文本如果只是要添加英文文本，用 opencv 就可以解决

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【深度学习】实例第二部分：OpenCV

/data/pers.png') rows, cols = img.shape[:2] print(rows, cols) pts1 = np.float32([[58, 2], [167, 9],...[8, 196], [126, 196]])# 输入图像四个顶点坐标 pts2 = np.float32([[16, 2], [167, 8], [8, 196], [169, 196]])# 输出图像四个顶点坐标...# 生成透视变换矩阵 M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, # 输入图像四个顶点坐标 pts2)....getPerspectiveTransform(pts2, # 输入图像四个顶点坐标 pts1) # 输出图像四个顶点坐标 # 执行透视变换..., 1, ksize=5) # cv.imshow('V-Sobel', vsobel) # 两个方向滤波 # cv2.CV_64F: 输出图像深度，本来应该设置为-1，但如果设成-1，可能会发生计算错误

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仿射变换，透视变换：二维坐标到二维坐标之间的线性变换，可用于landmark人脸矫正。

opencv图像的几何变换

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番外篇: 仿射变换与透视变换

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十二.图像几何变换之图像仿射变换、图像透视变换和图像校正

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【OpenCV图像处理基础与OCR应用】

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