几何变换

【图像处理入门】4. 图像增强技术——对比度与亮度的魔法调节图像增强是改善图像视觉效果的核心技术。本文将详解两种基础增强方法：通过直方图均衡化拉伸对比度，以及利用伽马校正调整非线性亮度。结合OpenCV代码实战，学会处理灰度图与彩色图的不同增强策略，理解为何彩色图像需在YUV空间操作亮度通道，为后续滤波与边缘检测奠定预处理基础。

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opencv - py_imgproc - py_geometric_transformations 几何变换您将看到这些函数：cv.getPerspectiveTransformOpenCV 提供了两个变换函数，cv.warpAffine 和 cv.warpPerspective，您可以使用它们执行各种变换。cv.warpAffine 采用 2x3 变换矩阵，而 cv.warpPerspective 采用 3x3 变换矩阵作为输入。

【计算机视觉】二、图像形成——实验：2D变换编辑器2.0（Pygame）【计算机视觉】二、图像形成：1、向量和矩阵的基本运算：线性变换与齐次坐标几何基元是计算机图形学中最基本的图形对象,它们是构建更复杂图形的基础单元。常见的几何基元包括:

【计算机视觉】二、图像形成：2、几何基元和几何变换：2D变换【计算机视觉】二、图像形成：1、向量和矩阵的基本运算：线性变换与齐次坐标几何基元是计算机图形学中最基本的图形对象,它们是构建更复杂图形的基础单元。常见的几何基元包括:

数字图像处理:亮度对比度-几何变换-噪声处理图像变换可分为以下两种：两种常用的点算子是用常数对点的像素值进行乘法或加法运算，可以表示为：g ( i , j ) = α ∗ f ( i , j ) + β g(i, j) = \alpha * f(i, j) + \beta g(i,j)=α∗f(i,j)+β