图像重映射与仿射映射

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我是靠谱客的博主要减肥花瓣，最近开发中收集的这篇文章主要介绍图像重映射与仿射映射，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

一、重映射

1.1 重映射的思想

重映射就是图像像素位置转移的过程。由于原图和目标图的像素坐标并不是一一对应的，所以要进行非整数像素插值。主要思路是将映射方法函数作用于原图，输出目标图。
在这里插入图片描述
1.2 重映射的实现

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;

int main(  )
{
	//变量定义
	Mat srcImage, dstImage;
	Mat map_x, map_y;

	//载入原始图
	srcImage = imread( "腾云.jpg", 1 );
	if(!srcImage.data ) { printf("读取图片错误，请确定目录下是否有imread函数指定的图片存在~！ n"); return false; }  
	imshow("原始图",srcImage);

	//创建和原始图一样的效果图，x重映射图，y重映射图
	dstImage.create( srcImage.size(), srcImage.type() );
	map_x.create( srcImage.size(), CV_32FC1 );
	map_y.create( srcImage.size(), CV_32FC1 );

	//双层循环，遍历每一个像素点，改变map_x & map_y的值
	for( int j = 0; j < srcImage.rows;j++)
	{ 
		for( int i = 0; i < srcImage.cols;i++)
		{
			//改变map_x & map_y的值. 
			map_x.at<float>(j,i) = static_cast<float>(i);
			map_y.at<float>(j,i) = static_cast<float>(srcImage.rows - j);
		} 
	}

	//进行重映射操作
	remap( srcImage, dstImage, map_x, map_y, CV_INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0,0, 0) );

	//显示效果图
	imshow( "效果图", dstImage );
	waitKey();

	return 0;
}

说明：1、static_cast是命名的强制转换，任何具有明确定义的类型转换，只要不包含底层const，都可以使用它。这里是把已经定义的整型i强制转换成浮点型。一般形式为：cast-name<type>(expression)
其中，type是要转换的目标类型，expression是要转换的值。cast-name可以是static_cast、dynamic_cast、const_cast、reinterpret_cast中的一种，它指定了那种类型的转换。
2、remap()函数的七个参数分别代表输入图像、输出图像、CV_32FC1类型的X值、CV_32FC1类型的Y值、双线性插值方式、边界模式和borderValue。

1.3 运行结果

图1.1 原始图

图1.2 重映射效果图

二、仿射映射

2.1 仿射映射的概念

一个向量空间进行一次线性变换和平移，变换到另一个向量空间的过程。遵循“平直性”和“平行性”，即直线变换之后依然是直线，平行线变换之后依然是平行线。基于公式：
在这里插入图片描述
2.2 仿射映射变换的实现

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;

//宏定义
#define WINDOW_NAME1 "【原始图窗口】"					//为窗口标题定义的宏 
#define WINDOW_NAME2 "【经过Warp后的图像】"        //为窗口标题定义的宏 
#define WINDOW_NAME3 "【经过Warp和Rotate后的图像】"        //为窗口标题定义的宏 

int main(  )
{
	//参数准备
	//定义两组点，代表两个三角形
	Point2f srcTriangle[3];
	Point2f dstTriangle[3];
	//定义一些Mat变量
	Mat rotMat( 2, 3, CV_32FC1 );
	Mat warpMat( 2, 3, CV_32FC1 );
	Mat srcImage, dstImage_warp, dstImage_warp_rotate;

	//加载源图像并作一些初始化
	srcImage = imread( "腾云.jpg", 1 );
	if(!srcImage.data ) { printf("读取图片错误，请确定目录下是否有imread函数指定的图片存在~！ n"); return false; } 
	// 设置目标图像的大小和类型与源图像一致
	dstImage_warp = Mat::zeros( srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type() );

	//设置源图像和目标图像上的三组点以计算仿射变换
	srcTriangle[0] = Point2f( 0,0 );
	srcTriangle[1] = Point2f( static_cast<float>(srcImage.cols - 1), 0 );
	srcTriangle[2] = Point2f( 0, static_cast<float>(srcImage.rows - 1 ));

	dstTriangle[0] = Point2f( static_cast<float>(srcImage.cols*0.0), static_cast<float>(srcImage.rows*0.33));
	dstTriangle[1] = Point2f( static_cast<float>(srcImage.cols*0.65), static_cast<float>(srcImage.rows*0.35));
	dstTriangle[2] = Point2f( static_cast<float>(srcImage.cols*0.15), static_cast<float>(srcImage.rows*0.6));

	//求得仿射变换
	warpMat = getAffineTransform( srcTriangle, dstTriangle );

	//对源图像应用刚刚求得的仿射变换
	warpAffine( srcImage, dstImage_warp, warpMat, dstImage_warp.size() );

	//对图像进行缩放后再旋转
	// 计算绕图像中点顺时针旋转50度缩放因子为0.6的旋转矩阵
	Point center = Point( dstImage_warp.cols/2, dstImage_warp.rows/2 );
	double angle = -50.0;
	double scale = 0.6;
	// 通过上面的旋转细节信息求得旋转矩阵
	rotMat = getRotationMatrix2D( center, angle, scale );
	// 旋转已缩放后的图像
	warpAffine( dstImage_warp, dstImage_warp_rotate, rotMat, dstImage_warp.size() );


	//显示结果
	imshow( WINDOW_NAME1, srcImage );
	imshow( WINDOW_NAME2, dstImage_warp );
	imshow( WINDOW_NAME3, dstImage_warp_rotate );

	// 等待用户按任意按键退出程序
	waitKey(0);

	return 0;
}