OpenCV学习笔记（九）重映射、仿射变换

重映射

通过重映射来表达每个像素的位置 $(x,y)$ :

$g(x,y) = f ( h(x,y) )$

这里 $g()$ 是目标图像, $f()$ 是源图像, $h(x,y)$ 是作用于 $(x,y)$ 的映射方法函数.想象一下我们有一个图像 $I$ , 我们想满足下面的条件作重映射: $h(x,y) = (I.cols - x, y )$ ，图像会按照 $x$ 轴方向发生翻转.

map_x.create( src.size(), CV_32FC1 );
map_y.create( src.size(), CV_32FC1 );
/* 计算map_x与map_y */
remap( src, dst, map_x, map_y, CV_INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0,0, 0) );

src: 源图像
dst: 目标图像，与 src 相同大小
map_x: x方向的映射参数. 它相当于方法 $h(i,j)$ 的第一个参数
map_y: y方向的映射参数. 注意 map_y 和 map_x 与 src 的大小一致。
CV_INTER_LINEAR: 非整数像素坐标插值标志. 这里给出的是默认值(双线性插值).
BORDER_CONSTANT: 默认

map_x与map_y分别代表目标图中的(x,y)点在原图中的x坐标（由map_x提供）与y坐标（由map_y提供）。

仿射变换

仿射变换本质是一个2*3的矩阵M乘上原图的每个坐标，得到目标图的对应点坐标。2*3矩阵M中的2表示目标点坐标的x与y，3中的第三维是平移分量。因此需要做的就是找到矩阵M，OpenCV提供 getAffineTransform 求出仿射变换， getRotationMatrix2D 来获得旋转矩阵。

Point2f srcTri[3];
Point2f dstTri[3];

Mat rot_mat( 2, 3, CV_32FC1 );
Mat warp_mat( 2, 3, CV_32FC1 );
Mat src, warp_dst, warp_rotate_dst;

// 1. 找到对应点：原点+目标点
srcTri[0] = Point2f( 0,0 );
srcTri[1] = Point2f( src.cols - 1, 0 );
srcTri[2] = Point2f( 0, src.rows - 1 );

dstTri[0] = Point2f( src.cols*0.0, src.rows*0.33 );
dstTri[1] = Point2f( src.cols*0.85, src.rows*0.25 );
dstTri[2] = Point2f( src.cols*0.15, src.rows*0.7 );

// 2. 获得用以描述仿射变换的 2 x 3 矩阵 (在这里是 warp_mat)
warp_mat = getAffineTransform( srcTri, dstTri );
// 3. 将刚刚求得的仿射变换应用到源图像
warpAffine( src, warp_dst, warp_mat, warp_dst.size() );

// 1. 设置旋转参数
Point center = Point( warp_dst.cols/2, warp_dst.rows/2 );//旋转图像所要围绕的中心
double angle = -50.0;// 旋转的角度. 在OpenCV中正角度是逆时针的
double scale = 0.6;//可选择: 缩放因子
// 2. 获得旋转矩阵, 这个函数返回一个 2 x 3 矩阵 (这里是 rot_mat)
rot_mat = getRotationMatrix2D( center, angle, scale );
// 3. 映射输出
warpAffine( warp_dst, warp_rotate_dst, rot_mat, warp_dst.size() );

OpenCV学习笔记（九） 重映射、仿射变换

重映射

仿射变换

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