opencv warpAffine()函数详解 -- 图像旋转与平移

简述

仿射变换是二维坐标间的线性变换，故而变换后的图像仍然具有原图的一些性质，包括“平直性”以及“平行性”，常用于图像翻转(Flip)、旋转(Rotations)、平移(Translations)、缩放(Scale operations)等，然而其实现的函数就是cv::warpAffine()

下面我们将对warpAffine()函数进行介绍，并且实现图像的旋转和平移。

warpAffine()--官网介绍

warpAffine

Applies an affine transformation to an image.

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

Python: cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) → dst

C: void cvWarpAffine(const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* mapMatrix, int flags=CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS, CvScalar fillval=cvScalarAll(0) )

Python: cv.WarpAffine(src, dst, mapMatrix, flags=CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS, fillval=(0, 0, 0, 0)) → None

C: void cvGetQuadrangleSubPix(const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* mapMatrix)

Python: cv.GetQuadrangleSubPix(src, dst, mapMatrix) → None

Parameters:

src – Source image. dst – Destination image that has the size dsize and the same type as src . M –  transformation matrix. dsize – Size of the destination image. flags – Combination of interpolation methods (see resize() ) and the optional flag WARP_INVERSE_MAP that means that M is the inverse transformation (  ). borderMode – Pixel extrapolation method (see borderInterpolate() ). When borderMode=BORDER_TRANSPARENT , it means that the pixels in the destination image corresponding to the “outliers” in the source image are not modified by the function. borderValue – Value used in case of a constant border. By default, it is 0.

The function warpAffine transforms the source image using the specified matrix:

when the flag WARP_INVERSE_MAP is set. Otherwise, the transformation is first inverted with invertAffineTransform() and then put in the formula above instead of M . The function cannot operate in-place.

由此可看出dst的计算公式： 

图像的旋转

主要步骤：

1、根据旋转角度和旋转中心获取旋转矩阵；

2、根据旋转矩阵进行仿射变换，即可实现任意角度和任意中心的旋转效果。

旋转矩阵的形式如下：

其中，

代码：

cv::Mat src = cv::imread("lenna.jpg");
cv::Mat dst;

//旋转角度
double angle = 45;

cv::Size src_sz = src.size();
cv::Size dst_sz(src_sz.height, src_sz.width);
int len = std::max(src.cols, src.rows);

//指定旋转中心
cv::Point2f center(len / 2., len / 2.);

//获取旋转矩阵（2x3矩阵）
cv::Mat rot_mat = cv::getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0);

//根据旋转矩阵进行仿射变换
cv::warpAffine(src, dst, rot_mat, dst_sz);

//显示旋转效果
cv::imshow("image", src);
cv::imshow("result", dst);

cv::waitKey(0);

return 0;

 旋转结果显示：

图像的平移

主要步骤：

1、定义好图像的平移矩阵；

2、分别指定x方向和y方向上的平移量tx和ty。

平移矩阵的形式如下：

目标值dst计算公式已经在上面介绍过了。

代码：

cv::Mat src = cv::imread("lenna.jpg");
cv::Mat dst;

cv::Size dst_sz = src.size();

//定义平移矩阵
cv::Mat t_mat =cv::Mat::zeros(2, 3, CV_32FC1);

t_mat.at(0, 0) = 1;
t_mat.at(0, 2) = 20; //水平平移量
t_mat.at(1, 1) = 1;
t_mat.at(1, 2) = 10; //竖直平移量

//根据平移矩阵进行仿射变换
cv::warpAffine(src, dst, t_mat, dst_sz);

//显示平移效果
cv::imshow("image", src);
cv::imshow("result", dst);

cv::waitKey(0);

return 0;

平移结果显示：