使用OpenCV和Python（正确）滑动图像（P0，前情提要）

让我告诉你一个惊愕的故事情节，六年以前我在本科院节约了三周的数据分析时间。

那是我第二秋季课程的完结。

我提以前参加了所有的参加考试，这秋季的所有项目都之前提交了。

由于我在中小学的履行完全是零，我开始想法（自动）在缩放之中识别处方药，这是我知道的一两件事（但那时我才早些数据分析）。

曾经，我的数据分析远距离是找出并未确定以垂直也就是说的方式有效分析果冻的新方法。无论果冻是如何垂直的，我都希望转换成的特征向量（大致）大致相同（由于照明条件、相机传感器、MMX缺失等主因，在现实技术的发展之中，特征向量爱人不可能会只不过大致相同）。

第一周不久，我获得了惊人的革新。

我能够从我的药水资料集之中浓缩特征，对它们进行引文，然后识别我的药水飞行测试集，不管它们是如何定向的…

……然而，有一个难题：

我的新方法只适用于球形药水——对于球形药水，我获取了只不过没有人意涵的结果。

怎么或许？

我绞尽脑汁胜过解释。

我的特征浓缩解法的逻辑毕竟吗？

我是否没有人缺失反之亦然功能？

或者这只不过是另一回事……比如我的缩放格式化难题。

作为一名本科，我或许可能会羞于承认这一点，但难题是后者：

我搞砸了。

事实证明，在缩放格式化阶段，我的缩放垂直不缺失。

由于球形果冻的长宽比近似为八边形，因此垂直缺陷对它们来说不是难题。在这从前，你可以看到一个球形果冻垂直了360度，没有人任何难题：

⬇ 垂直一个球形果冻并没有人发现任何明显的难题。

但对于球形果冻，它们可能会在垂直过程之中被“绕过”，如下右图：

⬇ 然而，应用于OpenCV的标准 CV2垂直球形果冻。获取垂直矩阵2d和 CV2。翘曲仿射formula_给我带来了一些不太明显的难题。

表象上，我只是在分析垂直的球形果冻的一部分；因此我得出了奇怪的结果。

我花了三个星期的时间，在平安夜假日的一部分时间从前，我的一头撞毁在墙上试图诊断这个病毒——但当我意识到这是因为我对CV2的疏忽时，我极度非常惊愕。垂直功能。

你看，转换成缩放的一般来说并不需要修改，否则，我的缩放的角可能会被撕裂。

我是如何做到这一点，并将缺失爱人翻转的？

要明了如何应用于OpenCV垂直缩放，以便包含整个缩放，并且不绕过任何缩放，敬请期待。

请注意是译者链接：

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