opencv图像重映射

Posted wangtianning1223

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了opencv图像重映射相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

通过映射改变图像,实现翻转放大和缩小

API

cv::remap  (   
    InputArray    src,
    OutputArray    dst,
    InputArray    map1,
    InputArray    map2,
    int        interpolation,
    int        borderMode = BORDER_CONSTANT,
    const Scalar    borderValue = Scalar()
    )

第一个参数,InputArray类型的src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可,且需为单通道8位或者浮点型图像。

第二个参数,OutputArray类型的dst,函数调用后的运算结果存在这里,即这个参数用于存放函数调用后的输出结果,需和源图片有一样的尺寸和类型

第三个参数,InputArray类型的map1,它有两种可能的表示对象。表示点(x,y)的第一个映射。表示CV_16SC2 , CV_32FC1 或CV_32FC2类型的X值。

第四个参数,InputArray类型的map2,同样,它也有两种可能的表示对象,而且他是根据map1来确定表示那种对象。若map1表示点(x,y)时。这个参数不代表任何值。表示CV_16UC1 , CV_32FC1类型的Y值(第二个值)。

第五个参数,int类型的interpolation,插值方式,之前的resize( )函数中有讲到,需要注意,resize( )函数中提到的INTER_AREA插值方式在这里是不支持的,所以可选的插值方式如下:INTER_NEAREST - 最近邻插值INTER_LINEAR – 双线性插值(默认值)INTER_CUBIC – 双三次样条插值(逾4×4像素邻域内的双三次插值)INTER_LANCZOS4 -Lanczos插值(逾8×8像素邻域的Lanczos插值)

第六个参数,int类型的borderMode,边界模式,有默认值BORDER_CONSTANT,表示目标图像中“离群点(outliers)”的像素值不会被此函数修改。

第七个参数,const Scalar&类型的borderValue,当有常数边界时使用的值,其有默认值Scalar( ),即默认值为0。

 

demo,通过按键1234实现水平翻转,垂直翻转,水平垂直翻转和缩小

#include"pch.h"
#include<iostream>
#include<opencv2opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

#define INPUT_TITLE "input image"
#define OUTPUT_TITLE "remap image"

Mat img, src;//img 输入图像 ; src 最终输出的图像
Mat map_x, map_y;
int index = 0;
void updata_map();

int main() {

    img = imread("b.jpg");
    if (!img.data)
    {
        cout << "ERROR : could not load image.";
        return -1;
    }
    namedWindow(INPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    namedWindow(OUTPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    imshow(INPUT_TITLE, img);

    //建立映射表
    map_x.create(img.size(), CV_32FC1);
    map_y.create(img.size(), CV_32FC1);

    int c = 0;
    while (true)
    {
        c = waitKey(500);
        index = c % 4;
        if ((char)c == 27)
        {
            break;
        }
        updata_map();
        remap(img, src, map_x, map_y, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0, 0, 255));
        imshow(OUTPUT_TITLE, src);
    }


    return 0;
}

void updata_map() {
    for (int row = 0; row < img.rows; row++)
    {
        for (int col = 0; col < img.cols; col++)
        {
            switch (index)
            {
                //index = 0 ,图像的行跟列为为原来的1/2。
                //index = 1,为左右翻转(列变换,行不变)
                //index = 2,为上下翻转(行变换,列不变)
                //index = 3,为中心旋转

            case 0:
                if (col > (img.cols*0.25) && col<(img.cols*0.75) && row>(img.rows*0.25) && row < (img.rows*0.75)) {
                    map_x.at<float>(row, col) = 2 * (col - (img.cols*0.25));
                    map_y.at<float>(row, col) = 2 * (row - (img.rows*0.25) - 0.25);
                }
                else
                {
                    map_x.at<float>(row, col) = 0;
                    map_y.at<float>(row, col) = 0;
                }
                break;
            case 1:
                map_x.at<float>(row, col) = (img.cols - col - 1);
                map_y.at<float>(row, col) = row;
                break;
            case 2:
                map_x.at<float>(row, col) = col;
                map_y.at<float>(row, col) = (img.rows - row - 1);
                break;
            case 3:
                map_x.at<float>(row, col) = (img.cols - col - 1);
                map_y.at<float>(row, col) = (img.rows - row - 1);
                break;

            default:
                break;
            }
        }
    }
}

其中缩小的mapx和mapy仍没有搞清楚,我觉得大图映射到小图应该是: 大图的像素点/2+0.25*大图尺寸,和demo的公式正好是反过来的

技术图片

 

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技术图片

 

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技术图片

 

以上是关于opencv图像重映射的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

opencv图像重映射

OpenCV 例程300篇249. 图像的重映射(cv2.remap)

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OpenCV实战——图像运算详解

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