每日筆記

9.13日
task1：openCV環境配置 pip install opencv-python 再上網隨便找個小例子測試一下安裝是否成功

1、常見插值算法：最近鄰插值、雙線性插值和三次樣條插值
2、算法原理學習：
（1）最近鄰插值，是指將目標圖像中的點，對應到源圖像中后，找到最相鄰的整數點，作為插值后的輸出。
（2）雙線性插值：就是線性插值在二維時的推廣,在兩個方向上做三次線性插值.
線性插值公式：f(x) = a1x+a0
3、OpenCV常用API
python常用opencv的API

本次學習主要是cv2.resize()這個函數

cv2.resize(src,dsize,fx,fy,interpolation) 參數含義： src：原圖像 dsize：輸出圖像所需大小 fx：沿水平軸的比例因子 fy：沿垂直軸的比例因子 interpolation：插值方式插值方式： cv.INTER_NEAREST 最近鄰插值 cv.INTER_LINEAR 雙線性插值 cv.INTER_CUBIC 基于4*4像素鄰域的三次插值法 cv.INTER_AREA 基于局部像素的重采樣小tip：通常，縮小使用cv.INTER_AREA，放縮使用cv.INTER_CUBIC(較慢)和cv.INTER_LINEAR(較快效果也不錯)。默認情況下，所有的放縮都使用cv.INTER_LINEAR。

4、基于openCV自行實現

9.15日
帶著問題去學習：

• 1：變換的形式（公式）是什么？
• 2：旋轉中心是什么？畢竟以不同位置為旋轉中心得到的結果是不一樣的。
• 3：采用前向映射還是反向映射？(反向映射更為有效)
• 4：采用反向映射后，采用何種插值算法？最常用的的是雙線性插值，OpenCV也是默認如此。

（1） 變換形式
采取岡薩雷斯的《數字圖像處理_第三版》的變換矩陣方式，仿射變換的一般形式如下：

式中的T就是變換矩陣，其中 (v,w)為原坐標，(x,y) 為變換后的坐標，不同的變換對應不同的矩陣，這里也貼出來吧，一些常見的變換矩陣及作用如下表：

（2）坐標系變換
縮放、平移：以坐標原點為變換中心
而旋轉和偏移，一般以圖像原點為中心，涉及到坐標系變換了。
因此，對于旋轉和偏移，就需要3步（3次變換）：
1） 將輸入原圖圖像坐標轉換為笛卡爾坐標系；
2）進行旋轉計算。旋轉矩陣前面已經給出了；
3）將旋轉后的圖像的笛卡爾坐標轉回圖像坐標。

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的计算机视觉基础：图像处理（上）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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