•图像变换概述•图像平移变换•图像旋转变换•图像缩放变换•图像剪切变换目•图像仿射变换•基本图像变换的应用场景录contents01图像变换的定义0102图像变换的分类010203线性变换非线性变换仿射变换图像变换的应用图像增强图像恢复图像分析计算机视觉通过图像变换提高图像的对比度、亮度等属性，改善图像质量。通过图像变换消除图像中的噪声、失真等，恢复原始图像。通过图像变换提取图像中的特征信息，进行目标检测、识别等任务。通过图像变换实现三维重建、运动跟踪等高级视觉任务。02平移变换的定义图像平移数学描述平移变换的矩阵表示平移矩阵矩阵乘法平移矩阵与原图像的像素坐标进行矩阵乘法运算，即可得到平移后的像素坐标。平移变换的算法实现01020304内存分配坐标变换像素填充结果输出03旋转变换的定义旋转角度旋转中心旋转矩阵旋转变换的矩阵表示0102030405旋转变换的算法实现图像旋转的算法图像旋转的步骤图像旋转的优缺点04缩放变换的定义缩放变换可以用于改变图像的视野范围，或者用于调整图像的尺寸以适应不同的显示或处理需求。缩放变换的矩阵表示缩放变换可以通过一个线性变换矩阵来表示。该矩阵包含了缩放因子和偏移量等信息，用于控制图像在水平和垂直方向上的缩放比例和位置。通过将该矩阵与原始图像的像素坐标进行矩阵乘法运算，可以得到缩放后的图像坐标。缩放变换的算法实现常见的图像缩放算法最近邻插值是最简单的插值方法，它直接将最近的像素值赋给目标像素。双线性插值考虑了目标像素周围四个像素的值，通过线性插值得到目标像素的值。双三次插值则考虑了更多像素的值，通过三次插值得到目标像素的值，可以得到更好的图像质量。除了这些基本的插值方法外，还有一些更高级的方法，如基于边缘的插值、基于区域的插值等，可以根据具体需求选择适合的方法。包括最近邻插值、双线性插值、双三次插值等。05剪切变换的定义剪切变换是一种线性变换，通过对图像进行平移、缩放和旋转等操作，实现图像的剪切效果。在二维空间中，剪切变换可以表示为将图像沿某一方向进行平移，同时在该方向上进行缩放。在三维空间中，剪切变换可以表示为将图像沿某一方向进行平移，同时在该方向上进行缩放和旋转。剪切变换的矩阵表示剪切变换的算法实现输入02标题01030406仿射变换的定义仿射变换的矩阵表示仿射变换可以用一个线性变换矩阵来表示，该矩阵描述了图像中每个像素点在变换前后的坐标关系。通过给定一个仿射变换矩阵，我们可以计算出变换后图像中每个像素点的坐标位置。仿射变换的算法实现常用的实现方法包括基于OpenCV库的函数调用和基于矩阵运算的自定义实现。2.将图像中的每个像素点与仿射变换矩阵相乘，得到变换后的坐标位置。实现仿射变换的算法通010305常包括以下几个步骤3.将变换后的坐标位置映射到新的像素位置，生成变换后的图像。02041.确定仿射变换矩阵。07图像处理领域图像增强图像编码通过图像变换技术，可以改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度和对比度。通过图像变换技术，可以将图像转换为更易于存储和传输的形式，从而节省存储空间和传输带宽。图像恢复对于受到噪声、模糊等影响的图像，可以通过图像变换技术进行恢复，以得到更好的图像质量。计算机视觉领域目标检测特征提取图像分割通过图像变换技术，可以提取出图像中的目标特征，从而实现对目标的检测和识别。图像变换技术可以用于提取图像中的特征，如边缘、角点等，这些特征可以用于后续的图像分析和处理。通过图像变换技术，可以将图像分割成不同的区域或对象，从而实现对图像的分类和识别。机器学习领域图像分类目标跟踪行为识别感谢您的观看THANKS
