【OpenCV】图像的特效变换

使用到的函数：

void remap(InputArray src,OutputArray dst,InputArray map1,InputArray map2,int Interpolation,int borderMode=BORDER_CONSTANT,const Scalar& borderValue=Scalar())

remap()函数的作用：将一般几何变换应用于图像

（1）stc： 原图像

（2）dst：输出图像

（3）map1：表示点（x，y）的第一个映射；或者表示CV_16SC2 , CV_32FC1 或CV_32FC2类型的X值

（4）map2：根据map1来确定表示哪种对象：若map1表示点（x，y）时，参数不代表任何值；若表示CV_16UC1 , CV_32FC1类型的Y值（第二个值）

（5）interpolation（插值方式）：

INTER_NEAREST - 最近邻插值

INTER_LINEAR – 双线性插值（默认值）

1. 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。
2. borderValue（当有常数边界时使用的值）：其有默认值Scalar( )，即默认值为Scalar( 0，0，0)

几何变换方式：

向前映射：已知变换函数得原图像一点变换后得目标图像位置

向后映射：已知目标图像的一点在原图像的位置

特效变换采用的是向后映射的方法：已知输出图像上整数点位置(x’,y’)在变换前位于输入图像上的位置(x,y)，一般来说这是个非整数点位置，利用其周围整数点位置的输入图像像素值进行插值，就得到了该点的像素值。通过遍历输出图像，经过坐标变换、插值两步操作，即可将每一个像素值计算出来。

（1）扭曲变换公式：

图像围绕一个坐标为（Xc,Yc）的定位点旋转一个随空间变化的旋转角度，这个角度在定位点的值为α，α的值随着与中心径向距离的增加而线性减少。这种效果局限于最大半径为rmax的区域，这个区域以外的像素保持不变。

//扭曲变换函数
void WrapImage(Mat &mapx, Mat &mapy, int width, int height, int alpha)
{
	//alpha:离中心定点越远扭曲程度越高
	//图像绕(xc,yc)旋转,rmax扭曲范围
	float xc = width / 2.0;
	float yc = height / 2.0;
	for (int i = 0; i < width; i++)
	{
		for (int j = 0; j < height; j++)
		{
			//改变map_x & map_y的值. 

			float dx = i - xc;
			float dy = j - yc;
			float r = sqrt(dx*dx + dy*dy);
			//double atan2(double y,double x) 返回的是原点至点(x,y)的方位角，即与 x 轴的夹角。
			float theta = atan2(dx, dy);
			float beta = theta + alpha*((rmax - r) / rmax);
			if (r <= rmax)
			{
				float x = xc + r*cos(beta);
				float y = yc + r*sin(beta);
				mapx.at(i, j) = static_cast(x);
				mapy.at(i, j) = static_cast(y);
			}
			else
			{
				mapx.at(i, j) = static_cast(j);
				mapy.at(i, j) = static_cast(i);
			}

		}
	}
}

（2）波动变换公式：

图像沿x和y方向产生一个局部波动，映射的参数为（非零）周期长度Lx,Ly以及相关联的振幅值Ax,Ay

//波动变换函数
void WaveImage(Mat &mapx, Mat &mapy, int width, int height, float ax, float ay, float Tx, float Ty)
{
	//ax,ay：振幅；Tx,Ty：周期
	int i, j;
	for (i = 0; i < width; i++)
	{
		for (j = 0; j < height; j++)
		{
			float x = i + ax*sin((2 * PI * j) / Tx);
			float y = j + ay*sin((2 * PI * i) / Ty);
			mapx.at(i, j) = static_cast(y);
			mapy.at(i, j) = static_cast(x);
		}
	}
}

（3）球形变换公式：

当ρ值<0时图像不是球形变换，当ρ值>0时才是球形变换

//球形变换函数
void SphericalImage(Mat &mapx, Mat &mapy, int width, int height, float rho)
{
	//定点(xc, yc), rmax变换范围
	//要是中间是球形的话需要rho>1
	float xc = width / 2.0;
	float yc = height / 2.0;
	for (int i = 0; i < width; i++)
	{
		for (int j = 0; j < height; j++)
		{
			//改变map_x & map_y的值. 

			float dx = i - xc;
			float dy = j - yc;
			float r = sqrt(dx*dx + dy*dy);
			float z = sqrt(rmax*rmax - r*r);
			float thetax = sqrt(dx*dx + z*z);
			float thetay = sqrt(dy*dy + z*z);
			float betax = (1 - (1.0 / rho))*asin(dx / (thetax));
			float betay = (1 - (1.0 / rho))*asin(dy / (thetay));
			if (r <= rmax)
			{
				float x = i - z*tan(betax);
				float y = j - z*tan(betay);
				mapx.at(j, i) = static_cast(x);
				mapy.at(j, i) = static_cast(y);
			}
			else
			{
				mapx.at(i, j) = static_cast(j);
				mapy.at(i, j) = static_cast(i);
			}

		}
	}
}

嘻嘻嘻