OpenCV开发笔记（四十六）：红胖子8分钟带你深入了解仿射变化（图文并茂+浅显易懂+程序源码）
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前言
红胖子来也！！！
图像处理中的仿射，仿射其实原理与重映射类似，其可以理解为更高级的重映射变换。
相关博客
《OpenCV开发笔记（八）：OpenCV常用操作之计时、缩放、旋转、镜像》
该文章中，也同样实现了部分简单重映射效果，使用的四个函数：
- 旋转函数1：cv::transpose，直接对矩阵进行顺时钟旋转90°
- 旋转函数2：cv::rotate，三个枚举可以旋转90°，180°，270°
- 翻转函数：cv::flip，xy轴翻转
- 缩放函数：cv::resize，缩放
《OpenCV开发笔记（四十五）：红胖子8分钟带你深入了解重映射（图文并茂+浅显易懂+程序源码）》
Demo
仿射变换
概述
仿射变换（仿射映射）是指在几何中，一个响亮空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间的过程。
一个任意的仿射都能表示为乘以一个矩阵再加上一个向量（平移）的形式（注：重映射可以理解为是一种简单的仿射变换）。
- 旋转：rotation，线性变换；
- 平移：translation，向量加；
- 缩放，scale，线性变换；
原理
仿射是用矩阵表示变换的关系，通常使用的是2 x 3的矩阵来表示仿射变换。
整个映射关系为：
dst = src * A + B
其中：
A为线性变换矩阵，B为向量加矩阵；
对应的每个像素的变换关系，则是：
dst(x,y) = src(x,y) * A + B
下面上图解释仿射（三个点就是函数提供计算仿射矩阵需要我们输入的点）：
与重映射原理区别
仿射变换的原理与重映射不同，重映射是直接对像素点的序号进行映射，可以做些拉长，特点像素着重等等（如哈哈镜），而仿射变换是对原矩阵的标准变换，有适合各自的场景。
void warpAffine( InputArray src,
OutputArray dst,
InputArray M,
Size dsize,
int flags = INTER_LINEAR,
int borderMode = BORDER_CONSTANT,
const Scalar& borderValue = Scalar());
- 参数一：InputArray类型的src，一般为cv::Mat;
- 参数二：OutputArray类型的dst，目标图像。它的大小、类型与src相同。
- 参数三：InputArray类型的M，即变换矩阵，大小为2 x 3。
- 参数四：Size类型的size，表示输出图像的尺寸；
- 参数五：int类型的interpolation，使用的插值方法；
- 参数六：int类型的borderMode，边界处理方式；
- 参数七：Scalar类型的borderValue，重映射后，离群点的背景，需要broderMode设置为BORDER_CONSTRANT时才有效。
计算二维三角变换矩阵函数原型
Mat getAffineTransform( InputArray src,
InputArray dst );
- 参数一：InputArray类型的src，原来三个点的坐标；
- 参数二：OutputArray类型的dst，映射后三个点的坐标；
计算二维旋转变换矩阵函数原型
Mat getRotationMatrix2D( Point2f center,
double angle,
double scale );
- 参数一：Point2f类型的center，输入的旋转中心点；
- 参数二：double类型的angle，旋转的角度（逆时针旋转角度，非弧度）；
- 参数三：double类型的scale，缩放系数；
Demo源码
void OpenCVManager::testAffineMap()
{
QString fileName1 =
"E:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/1.jpg";
cv::Mat srcMat = cv::imread(fileName1.toStdString());
cv::Mat dstMat;
int width = 400;
int height = 300;
cv::resize(srcMat, srcMat, cv::Size(width, height));
cv::String windowName = _windowTitle.toStdString();
cvui::init(windowName);
cv::Mat windowMat = cv::Mat(cv::Size(srcMat.cols * 2,
srcMat.rows * 4),
srcMat.type());
while(true)
{
windowMat = cv::Scalar(0, 0, 0);
cv::Mat mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 0, srcMat.rows * 1),
cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, srcMat, 1.0f, 0.0f, mat);
// 第一种旋转180度
{
cv::Mat M = cv::getRotationMatrix2D(cv::Point(srcMat.cols / 2,
srcMat.rows / 2),
180.0f,
1.0f);
dstMat = srcMat.clone();
dstMat = cv::Scalar(0, 0, 0);
cv::warpAffine(srcMat, dstMat, M, cv::Size(srcMat.cols, srcMat.rows));
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 0, srcMat.rows * 1),
cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, mat);
}
// 第二种旋转45度,缩小1/2
{
cv::Mat M = cv::getRotationMatrix2D(cv::Point(srcMat.cols / 2,
srcMat.rows / 2),
45.0f,
0.5f);
dstMat = srcMat.clone();
dstMat = cv::Scalar(0, 0, 0);
cv::warpAffine(srcMat, dstMat, M, cv::Size(srcMat.cols, srcMat.rows));
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),
cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, mat);
}
// 第三种旋转315度，缩小1/2
{
cv::Mat M = cv::getRotationMatrix2D(cv::Point(srcMat.cols / 2,
srcMat.rows / 2),
315.0f,
0.5f);
dstMat = srcMat.clone();
dstMat = cv::Scalar(0, 0, 0);
cv::warpAffine(srcMat, dstMat, M, cv::Size(srcMat.cols, srcMat.rows));
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),
cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, mat);
}
// 第四种旋转135度，缩小1/2
{
cv::Mat M = cv::getRotationMatrix2D(cv::Point(srcMat.cols / 2,
srcMat.rows / 2),
135.0f,
0.5f);
dstMat = srcMat.clone();
dstMat = cv::Scalar(0, 0, 0);
cv::warpAffine(srcMat, dstMat, M, cv::Size(srcMat.cols, srcMat.rows));
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 2, srcMat.rows * 3),
cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, mat);
}
// 第五种旋转225度，缩小1/2
{
cv::Mat M = cv::getRotationMatrix2D(cv::Point(srcMat.cols / 2,
srcMat.rows / 2),
225.0f,
0.5f);
dstMat = srcMat.clone();
dstMat = cv::Scalar(0, 0, 0);
cv::warpAffine(srcMat, dstMat, M, cv::Size(srcMat.cols, srcMat.rows));
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 2, srcMat.rows * 3),
cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, mat);
}
// 第六种使用三角点进行仿射变换，沿着对角线翻转
{
cv::Point2f srcTraingle[3];
cv::Point2f dstTraingle[3];
srcTraingle[0] = cv::Point2f(0, 0);
srcTraingle[1] = cv::Point2f(srcMat.cols - 1, 0);
srcTraingle[2] = cv::Point2f(0, srcMat.rows - 1);
dstTraingle[0] = cv::Point2f(0, 0);
dstTraingle[1] = cv::Point2f(0, srcMat.rows - 1);
dstTraingle[2] = cv::Point2f(srcMat.cols - 1, 0);
cv::Mat M = cv::getAffineTransform(srcTraingle, dstTraingle);
dstMat = srcMat.clone();
dstMat = cv::Scalar(0, 0, 0);
cv::warpAffine(srcMat, dstMat, M, cv::Size(srcMat.cols, srcMat.rows));
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 3, srcMat.rows * 4),
cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, mat);
}
// 第七种使用三角点进行仿射变换
{
cv::Point2f srcTraingle[3];
cv::Point2f dstTraingle[3];
srcTraingle[0] = cv::Point2f(0, 0);
srcTraingle[1] = cv::Point2f(srcMat.cols - 1, 0);
srcTraingle[2] = cv::Point2f(0, srcMat.rows - 1);
dstTraingle[0] = cv::Point2f(srcMat.cols / 4, srcMat.rows / 4);
dstTraingle[1] = cv::Point2f(srcMat.cols / 4 * 3, srcMat.rows / 4 );
dstTraingle[2] = cv::Point2f(srcMat.cols / 2, srcMat.rows - 1);
cv::Mat M = cv::getAffineTransform(srcTraingle, dstTraingle);
dstMat = srcMat.clone();
dstMat = cv::Scalar(0, 0, 0);
cv::warpAffine(srcMat, dstMat, M, cv::Size(srcMat.cols, srcMat.rows));
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 3, srcMat.rows * 4),
cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, mat);
}
// 更新
cvui::update();
// 显示
cv::imshow(windowName, windowMat);
// esc键退出
if(cv::waitKey(25) == 27)
{
break;
}
}
}
工程模板：对应版本号v1.41.0
对应版本号v1.41.0
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