倾斜校正的透视变换
要使用透视变换对一组点实现倾斜校正效果,必须了解以下内容:
点排序:
点的顺序在透视变换中很重要。为了确保准确性,源向量和目标向量的顺序必须一致。
图像大小:
如果您希望生成的图像仅包含以下对象如果您感兴趣,请设置其宽度和高度以匹配生成的矩形的尺寸。
性能注意事项:
对于旋转、调整大小和倾斜校正等仿射变换,使用仿射变换效率更高对应:
- getAffineTransform()
- warpAffine()
仿射变换:
getAffineTransform()仅需要三个点并提供 2x3 矩阵,而warpAffine() 执行变形。
调整结果图像的大小:
要将结果图像的大小调整为与输入不同的大小,使用:
cv::Size size(box.boundingRect().width, box.boundingRect().height); cv::warpPerspective(src, dst, size, ... );
示例:
vector<point> not_a_rect_shape; not_a_rect_shape.push_back(Point(408, 69)); not_a_rect_shape.push_back(Point(72, 2186)); not_a_rect_shape.push_back(Point(1584, 2426)); not_a_rect_shape.push_back(Point(1912, 291)); RotatedRect box = minAreaRect(cv::Mat(not_a_rect_shape)); Point2f pts[4]; box.points(pts); Point2f src_vertices[3]; src_vertices[0] = pts[0]; src_vertices[1] = pts[1]; src_vertices[2] = pts[3]; Point2f dst_vertices[3]; dst_vertices[0] = Point(0, 0); dst_vertices[1] = Point(box.boundingRect().width-1, 0); dst_vertices[2] = Point(0, box.boundingRect().height-1); Mat warpAffineMatrix = getAffineTransform(src_vertices, dst_vertices); cv::Size size(box.boundingRect().width, box.boundingRect().height); warpAffine(src, rotated, warpAffineMatrix, size, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT);</point>
以上是如何使用透视变换和仿射变换对点进行倾斜校正?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

C DestructorSprovidePreciseControloverResourCemangement,whergarBageCollectorSautomateMoryManagementbutintroduceunPredicational.c Destructors:1)允许CustomCleanUpactionsWhenObextionsWhenObextSaredSaredEstRoyed,2)RorreasereSouresResiorSouresiorSourseResiorMeymemsmedwhenEbegtsGoOutofScop

在C 项目中集成XML可以通过以下步骤实现:1)使用pugixml或TinyXML库解析和生成XML文件,2)选择DOM或SAX方法进行解析,3)处理嵌套节点和多级属性,4)使用调试技巧和最佳实践优化性能。

在C 中使用XML是因为它提供了结构化数据的便捷方式,尤其在配置文件、数据存储和网络通信中不可或缺。1)选择合适的库,如TinyXML、pugixml、RapidXML,根据项目需求决定。2)了解XML解析和生成的两种方式:DOM适合频繁访问和修改,SAX适用于大文件或流数据。3)优化性能时,TinyXML适合小文件,pugixml在内存和速度上表现好,RapidXML处理大文件优异。

C#和C 的主要区别在于内存管理、多态性实现和性能优化。1)C#使用垃圾回收器自动管理内存,C 则需要手动管理。2)C#通过接口和虚方法实现多态性,C 使用虚函数和纯虚函数。3)C#的性能优化依赖于结构体和并行编程,C 则通过内联函数和多线程实现。

C 中解析XML数据可以使用DOM和SAX方法。1)DOM解析将XML加载到内存,适合小文件,但可能占用大量内存。2)SAX解析基于事件驱动,适用于大文件,但无法随机访问。选择合适的方法并优化代码可提高效率。

C 在游戏开发、嵌入式系统、金融交易和科学计算等领域中的应用广泛,原因在于其高性能和灵活性。1)在游戏开发中,C 用于高效图形渲染和实时计算。2)嵌入式系统中,C 的内存管理和硬件控制能力使其成为首选。3)金融交易领域,C 的高性能满足实时计算需求。4)科学计算中,C 的高效算法实现和数据处理能力得到充分体现。

C 没有死,反而在许多关键领域蓬勃发展:1)游戏开发,2)系统编程,3)高性能计算,4)浏览器和网络应用,C 依然是主流选择,展现了其强大的生命力和应用场景。

C#和C 的主要区别在于语法、内存管理和性能:1)C#语法现代,支持lambda和LINQ,C 保留C特性并支持模板。2)C#自动内存管理,C 需要手动管理。3)C 性能优于C#,但C#性能也在优化中。


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