图像几何变换之平移(Matlab)

G=imread(‘aini555.jpg‘);
A=rgb2gray(G);
se=translate(strel(1),[80,50]);
B=imdilate(A,se);
figure;
subplot(1,2,1),subimage(A);
title(‘原图像‘);
subplot(1,2,2),subimage(B);
title(‘图像平移‘);

实现效果如下:

原文地址:https://www.cnblogs.com/geeksongs/p/11038878.html

时间: 2025-01-01 08:09:07

图像几何变换之平移(Matlab)的相关文章

图像几何变换:旋转,缩放,斜切

几何变换 几何变换可以看成图像中物体(或像素)空间位置改变,或者说是像素的移动. 几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法,像素通过变换映射到新的坐标位置,新的位置可能是在几个像素之间,即不一定为整数坐标.这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间.最简单的插值方法是最近邻插值,就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素,该方法可能会产生锯齿.这种方法也叫零阶插值,相应比较复杂的还有一阶和高阶插值. 插值算法感觉只要了解就可以了,图像处理中比较需要理解的还是空间变换. 空间变换

C#数字图像处理算法学习笔记(三)--图像几何变换

C#数字图像处理算法学习笔记(三)--图像几何变换 几何图像处理包括 图像的平移变换,镜像变换,旋转变换,伸缩变换,在这里仅以水平镜像为例,通过代码来理解其基本操作方式: 翻转前: 翻转后: //后台代码: public partial class Form1 : Form { private string _curFileName; private Bitmap _srcBitmap; private Bitmap _dstBitmap; public Form1() { Initialize

openCV—Python(5)—— 图像几何变换

一.函数简介 1.warpAffine-图像放射变换(平移.旋转.缩放) 函数原型:warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None, borderValue=None) src:原图像矩阵: M:变换矩阵: dszie:图像尺寸(大小) 其它参数默认即可. 2.flip-图像翻转 函数原型:flip(src, flipCode, dst=None) sre:原图像矩阵: flipCode:翻转方向:1:水平翻转:0:

[opencv] 图像几何变换:旋转,缩放,斜切

几何变换 几何变换可以看成图像中物体(或像素)空间位置改变,或者说是像素的移动. 几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法,像素通过变换映射到新的坐标位置,新的位置可能是在几个像素之间,即不一定为整数坐标.这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间.最简单的插值方法是最近邻插值,就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素,该方法可能会产生锯齿.这种方法也叫零阶插值,相应比较复杂的还有一阶和高阶插值. 插值算法感觉只要了解就可以了,图像处理中比较需要理解的还是空间变换. 空间变换

opencv学习之路(11)、图像几何变换

一.图像缩放 1 #include<opencv2/opencv.hpp> 2 using namespace cv; 3 4 void main(){ 5 Mat src=imread("E://0.jpg"); 6 Mat dst; 7 resize(src,dst,Size(300,300)); 8 imshow("src",src); 9 imshow("dst",dst); 10 waitKey(0); 11 } 二.图像平

[图像]Canny检测的Matlab实现(含代码)

原创文章,欢迎转载.转载请注明:转载自 祥的博客 原文链接:http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46606791 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值. Canny边缘检测基本特征如下: (1) 必须满足两个条件:①能有效地抑制噪声:②必须尽量精确确定边缘的位置. (2) 根据对信噪比与定位乘积进行测度,得到最优化逼近算

图像几何变换之透视变换

1. 基本原理 透视变换(Perspective Transformation)的本质是将图像投影到一个新的视平面,其通用变换公式为: (u,v)为原始图像像素坐标,(x=x’/w’,y=y’/w’)为变换之后的图像像素坐标.透视变换矩阵图解如下: 仿射变换(Affine Transformation)可以理解为透视变换的特殊形式.透视变换的数学表达式为: 所以,给定透视变换对应的四对像素点坐标,即可求得透视变换矩阵:反之,给定透视变换矩阵,即可对图像或像素点坐标完成透视变换,如下图所示: 2.

图像的线性空间滤波matlab实现

1.线性空间滤波函数Z = imfilter(X,H,option1,option2,...) X为输入图像矩阵,H为m*n维的掩膜矩阵,H中的数据类型必须是double类型.掩膜矩阵可以是用户定义,也可以是系统定义好的.返回矩阵Z和X有相同的数据结构和数据类型. 整个函数处理的中间过程都会使用double类型,所以不必担心中间结果的精度. 2.获取系统掩膜函数H=fspecial(type,parameters) type为字符串,制定了掩膜类型.如'average'表示均值掩膜.H为返回的掩

数字图像处理:图像的灰度变换(Matlab实现)

(1)线性变换:通过建立灰度映射来调整源图像的灰度. k>1增强图像的对比度:k=1调节图像亮度,通过改变d值达到调节亮度目的:0 i = imread('theatre.jpg');i = im2double(rgb2gray(i));[m,n]=size(i);%增加对比度Fa = 1.25; Fb = 0;O = Fa.*i + Fb/255;figure(1), subplot(221), imshow(O);title('Fa = 1.25, Fb = 0, contrast incr