OpenCV几何图像变换(9)仿射变换函数warpAffine()的使用

2024-08-24 09:04

本文主要是介绍OpenCV几何图像变换(9)仿射变换函数warpAffine()的使用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

  • 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

算法描述

函数是应用一个仿射变换到图像上。
warpAffine 函数使用指定的矩阵对源图像进行仿射变换:
dst ( x , y ) = src ( M 11 x + M 12 y + M 13 , M 21 x + M 22 y + M 23 ) \texttt{dst} (x,y) = \texttt{src} ( \texttt{M} _{11} x + \texttt{M} _{12} y + \texttt{M} _{13}, \texttt{M} _{21} x + \texttt{M} _{22} y + \texttt{M} _{23}) dst(x,y)=src(M11x+M12y+M13,M21x+M22y+M23)
当设置了标志 WARP_INVERSE_MAP 时。否则,先使用 invertAffineTransform 函数对变换进行反转,然后将反转后的矩阵放入上述公式中代替 M。该函数不能原地操作

warpAffine()函数用于应用仿射变换到图像上。仿射变换是一种线性变换,它可以包括旋转、缩放、平移和错切(shear)等操作。

函数原型


void cv::warpAffine	
(InputArray 	src,OutputArray 	dst,InputArray 	M,Size 	dsize,int 	flags = INTER_LINEAR,int 	borderMode = BORDER_CONSTANT,const Scalar & 	borderValue = Scalar() 
)		

参数

  • 参数src 输入图像。
  • 参数dst 输出图像,它具有 dsize 的大小和与 src 相同的类型。
  • 参数M 2×3的变换矩阵。
  • 参数dsize 输出图像的大小。
  • 参数flags 插值方法的组合(参见 InterpolationFlags)和可选标志 WARP_INVERSE_MAP,该标志表示 M 是逆变换(dst→src)。
  • 参数borderMode 像素外推方法(参见 BorderTypes);当 borderMode=BORDER_TRANSPARENT 时,意味着目标图像中对应于源图像中的“异常值”的像素不会被函数修改。
  • 参数borderValue 在存在常数边界时所使用的值;默认情况下,它是 0。

代码示例


#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main( int argc, char** argv )
{// 读取图像Mat image = imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/fruit_small.jpg", IMREAD_COLOR );if ( image.empty() ){std::cerr << "Error: Could not open or find the image." << std::endl;return -1;}// 获取图像的尺寸int cols = image.cols;int rows = image.rows;// 计算旋转中心点Point2f center(cols / 2.0, rows / 2.0);// 设置旋转角度和缩放因子double angle = 45.0; // 旋转角度double scale = 1.0;  // 缩放因子// 计算旋转矩阵Mat rotationMatrix = getRotationMatrix2D(center, angle, scale);// 获取输出图像的大小Size dsize(cols, rows);// 创建输出图像Mat rotatedImage;// 应用仿射变换warpAffine(image, rotatedImage, rotationMatrix, dsize, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0, 0, 0));// ===错切===// 设置错切系数double shearX = 0.5; // 水平方向错切系数double shearY = 0.5; // 垂直方向错切系数// 计算错切矩阵Mat shearMatrix = (Mat_<double>(2,3) << 1, shearX, 0, shearY, 1, 0);// 创建输出图像Mat shearedImage;// 设置输出图像的大小Size dsize2(image.cols, image.rows);// 应用仿射变换warpAffine(image, shearedImage, shearMatrix, dsize2, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0, 0, 0));// 平移// 设置平移距离int dx = 100; // 水平方向平移距离int dy = 50;  // 垂直方向平移距离// 计算平移矩阵Mat translationMatrix = (Mat_<double>(2,3) << 1, 0, dx, 0, 1, dy);// 创建输出图像Mat translatedImage;// 设置输出图像的大小Size dsize3(image.cols, image.rows);// 应用仿射变换warpAffine(image, translatedImage, translationMatrix, dsize3, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0, 0, 0));// 缩放// 设置缩放比例double scaleX = 0.5; // 水平方向缩放比例double scaleY = 0.5; // 垂直方向缩放比例// 计算缩放矩阵Mat scalingMatrix = (Mat_<double>(2,3) << scaleX, 0, 0, 0, scaleY, 0);// 创建输出图像Mat scaledImage;// 设置输出图像的大小Size dsize4(image.cols * scaleX, image.rows * scaleY);// 应用仿射变换warpAffine(image, scaledImage, scalingMatrix, dsize4, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0, 0, 0));// 显示结果imshow("原始图像", image);imshow("旋转图像", rotatedImage);imshow("错切图像", shearedImage);imshow("平移图像", translatedImage);imshow("缩放图像", scaledImage);waitKey(0);return 0;
}

运行结果

在这里插入图片描述

这篇关于OpenCV几何图像变换(9)仿射变换函数warpAffine()的使用的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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