OpenCV计算机视觉学习（11）——图像空间几何变换（图像缩放，图像旋转，图像翻转，图像平移，仿射变换，镜像变换） - 战争热
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2021/3/24
OpenCV计算机视觉学习（11）——图像空间⼏何变换（图像缩放，图像旋转，图像翻转，图像平移，仿射变换，镜像变换） - 战争热
…
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⾸
⻚
新
闻
博
问
专
区
闪
存
班
级
代
码
改
变
世
界
注
册
博
客
园
⾸
⻚
新
随
笔
联
系
订
阅
管
理
随
笔
- 239
⽂
章
- 107
评
公
告
昵
称
：
战
争
热
诚
园
龄
：
3
年
7
个
⽉
粉
丝：
1410
关
注
：
30
+
加关
注
< 2021
年
3
⽉
⽇
⼀
⼆
三
四
28 1 2 3 4
7 8 9 10 1
14 15 16 17 1
21 22 23 24 2
28 29 30 31
4 5 6 7 8
我
的
标
签
深
度
学
习
常
⽤
算
法
及
笔
记
(41)
机
器
学
习
常
⽤
算
法
及
笔
记
(34)
Python
常
⽤
库
的
学
习
笔
记
(26)
前
端
开
发
基
础知
识
(24)
python
算
法
与
⾯
试
笔
试
题
(21)
python
项
⽬
及
规
范
要
求
(21)
数据
库
基
础知
识
及
其
笔
试
题
(21)
Django
学
习
笔
记
(20)
深
度
学
习
论
⽂
翻
译解
析
(19)
图
像
处
理
(17)
更
多
随
笔
档案
2021
年
3
⽉
(2)
2021
年
2
⽉
(4)
2021
年
1
⽉
(8)
2020
年
12
⽉
(5)
2020
年
11
⽉
(6)
更
多
最
新
评论
1. Re:
深
⼊
学
习
卷
积神
经⽹络
（
@Brilliant+
拜
读
过
分
了
，
我
也
是
⽽
已
。
池
化
的
运
算
主
要
看
你
⽤
那
常
⽤
的
是
平
均
池
化
和
最
⼤
池
化
。
尺⼨
为例
，
选
取
⼀个
feature ma
2. Re:
深
⼊
学
习
卷
积神
经⽹络
（
博
主
您
好
，
有
幸
拜
读
了
您
的
这
篇
惑
，
麻
烦
您
解
答
，
池
化
的
运
算
法
呢
3. Re:OpenCV
计
算
机
视觉
学
习
操
作
（
图
像
视
频
读
取
，
ROI
区
域
解
释
）
打
卡
学
习了
4. Re:
数据
竞
赛
实
战
（
5
）
——
⽅
好
的
，
5. Re:
数据
竞
赛
实
战
（
5
）
——
⽅
@boyang987 sofasofa...
阅
读
排
⾏
榜
1. Git
安
装
教
程
（
windows
）
(25
2. python
⽣
成
器
和
迭
代
器
有
这
篇
3.
深
⼊
学
习
python
解
析
并
读
取
P
法
(100328)
4.
深
⼊
学
习
卷
积神
经⽹络
（
CNN
813)
5. Python numpy
学
习
（
2
）
——
4)
6. Python
机
器
学
习
笔
记
：
sklear
7)
深
⼊
学
习
卷
积神
经⽹络
中
卷
积
OpenCV
计
算
机
视觉
学
习
（
11
）
——
图
像
空
间
⼏
何
变
换
（
图
像
缩
放
，
图
像
旋
转
，
图
像
翻
转
，
图
像
平
移
，
仿
射
变
换
，
镜
像
变
换
）
如
果
需
要
处
理
的
原
图
及
代
码
，
请
移
步
⼩
编
的
GitHub
地址
传
送
⻔
：
请
点
击
我
如
果
点
击
有
误
：
https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice
图
像
的
⼏
何
变
换
是
在
不
改
变
图
像内
容
的
前
提
下
对
图
像像
素
进
⾏
空
间
⼏
何
变
换
，
主
要
包
括
了
图
像
的
平
移
变
换
，
缩
放
，
旋
转
，
翻
转
，
镜
像
变
换
等
。
1
，
⼏
何
变
换
的
基
本
概
念
1.1
坐
标映
射
关
系
图
像
的
⼏
何
变
换改
变
了
像
素
的
空
间
位
置
，
建
⽴
⼀
种
原
图
像像
素
与
变
换
后
图
像像
素
之
间
的
映
射
关
系
，
通过这
种
映
射
关
系
能
够
实
现
下
⾯
两
种
计
算
：
1
，
原
图
像
任
意
像
素
计
算
该
像
素
在
变
换
后
图
像
的
坐
标
位
置
2
，
变
换
后
图
像
的
任
意
像
素
在
原
图
像
的
坐
标
位
置
对
于
第
⼀
种
计
算
，
只
要
给
出
原
图
像
上
的
任
意
像
素
坐
标
，
都
能
通过
对
应
的
映
射
关
系
获
得
到
该
像
素
在
变
换
后
图
像
的
坐
标
位
置
。
将
这
种
输
⼊
图
像
坐
标映
射
到
输
出
的
过
程称
为
“
向
前
映
射
”
。
反
过
来
，
知
道
任
意
变
换
后
图
像
上
的
像
素
坐
标
，
计
算
其
在
原
图
像
的
像
素
坐
标
，
将
输
出
图
像
映
射
到
输
⼊
的
过
程称
为
“
向后
映
射
”
。
但
是
，
在
使
⽤
向
前
映
射
处
理
⼏
何
变
换
时
却
有
⼀
些
不
⾜
，
通
常
会产
⽣
两个
问题
：
映
射
不
完
全
，
映
射
重
叠
。
1
，
映
射
不
完
全
输
⼊
图
像
的
像
素
总
数
⼩
于
输
出
图
像
，
这
样
输
出
图
像
中
的
⼀
些
像
素
找
不
到
在
原
图
像
中
的
映
射
。
上
图
中
只
有
四
个
坐
标
点
根
据
映
射
关
系
在
原
图
像
找
到
了
相
对
应
的
像
素
，
其
余
12
个
坐
标
没
有有
效
值
。
2
，
映
射
重
叠
根
据
映
射
关
系
，
输
⼊
图
像
的
多
个
像
素
映
射
到
输
出
图
像
的
同
⼀个
像
素
上
。
上
⾯
左
上
⻆
的
四
个
像
素
都
会
映
射
到
输
出
图
像
的
（
0
，
0
）
那
么
我
们
输
出
的
（
0,0
）
应
该
取
那
个
像
素
值
呢
？
要解
决
上
述
两个
问题
可
以使
⽤
“
向后
映
射
”
，
使
⽤
输
出
图
像
的
坐
标
反
过
来
推
算
改
坐
标
对
应
于
原
图
像
中
的
坐
标
位
置
。
这
样
，
输
出
图
像
的
每
个
像
素
都
可
以
通过
映
射
关
系
在
原
图
像
中
找
到
唯
⼀
对
应
的
像
素
，
⽽
不
会
出
现
映
射
不
完
全
和
映
射
重
叠
。
所
以
，⼀
般
使
⽤
向后
映
射
来
处
理
图
像
的
⼏
何
变
换
。
从
上
⾯
也
可
以
看
出
，
向
前
映
射
之
所
以会
出
现
问题
，
主
要
是
由
于
图
像像
素
的
总
数
发
⽣
了
变
换
，
也
就
是
图
像
的
⼤
⼩
改
变
了
。
在
⼀
些
图
像
⼤
⼩
不
会
发
⽣
变
化
的
变
换
中
，
向
前
映
射
还
是
很
有
效
的
。
1.2
插
值
算
法
对
于
数
字
图
像
⽽
⾔
，
像
素
的
坐
标是
离
散
型
⾮
负
整数
，
但
是
在
进
⾏
变
换
的
过
程
中
有
可
能
产
⽣
浮
点
坐
标
值
。
例
如
，
原
图
像
坐
标
（
9, 9
）
在
缩
⼩
⼀
倍
时
会
变
成
（
4.5, 4.5
），
这
显
然
是
⼀个
⽆效
的
坐
标
。
插
值
算
法
就
是
⽤
来
处
理
这
些
浮
点
坐
标
的
。
常
⻅
的
插
值
算
法
有最
邻近
插
值
法
，
双
线
性
插
值
法
，
⼆
次
⽴
⽅插
值
法
，三
次
⽴
⽅插
值
法
等
。
这
⾥
主
要
学
习
最
邻近
插
值
和双
线
性
插
值
。
最
邻近
插
值
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