opencv-25 图像几何变换04- 重映射-函数 cv2.remap()

什么是重映射？

重映射（Remapping）是图像处理中的一种操作，用于将图像中的像素从一个位置映射到另一个位置。重映射可以实现图像的平移、旋转、缩放和透视变换等效果。它是一种基于像素级的图像变换技术，可以通过定义映射关系来改变图像的几何形状和外观。

在重映射中，我们需要定义一个映射表（Map），这个映射表指定了源图像中每个像素点在目标图像中的位置。对于每个像素点 (x, y)，映射表告诉我们在目标图像中的新位置 (x’, y’)。通过对所有像素点进行映射，我们就可以得到经过重映射变换后的新图像。

在OpenCV中，可以使用 cv2.remap() 函数来执行重映射操作。cv2.remap() 接受输入图像和一个表示映射关系的两个浮点型数组（map_x 和 map_y）。数组 map_x 和 map_y 的大小必须与输入图像的大小相同，并且每个元素 (x, y) 表示源图像中的像素点 (x, y) 在目标图像中的新位置 (x’, y’)。

重映射应用场景？

重映射在图像处理和计算机视觉领域有许多应用场景。以下是一些常见的重映射应用场景：

图像畸变校正：相机镜头引起的畸变（如透视畸变、鱼眼畸变等）会导致图像中的直线弯曲或形状失真。通过重映射技术，可以校正这些畸变，使图像看起来更加自然和真实。

图像配准：在多幅图像中找到对应点，并将它们对齐，使得它们在相同视角或坐标系下表现一致。这在图像拼接、全景图像合成和多视角图像处理中非常有用。

图像稳定：在视频处理中，当相机存在抖动或运动时，可以使用重映射技术来稳定视频，保持图像内容相对稳定，减少抖动效应。

视角变换：通过重映射，可以改变图像的视角，实现缩放、旋转、平移和透视等效果，从而得到不同角度或大小的图像。

增强现实 (AR) 应用：在AR应用中，通过对现实世界图像进行重映射，将虚拟物体或信息叠加到真实世界中，实现真实与虚拟的交互效果。

图像处理与滤波：重映射技术可以应用于图像处理中的滤波、图像增强和特效处理，从而实现各种图像变换和处理效果。

视频流处理：在实时视频流处理中，可以使用重映射技术对图像进行实时变换和校正，以满足特定的需求。

这些只是重映射在图像处理和计算机视觉中的一些常见应用场景。实际上，重映射技术非常灵活和强大，可以在许多不同的领域中发挥重要作用，帮助我们处理和改善图像数据。

映射参数的理解

OpenCV 内的重映射函数 cv2.remap()提供了更方便、更自由的映射方式，其语法格式如下：

dst = cv2.remap( src, map1, map2, interpolation[, borderMode[, borderValue]] )

式中：
 dst 代表目标图像，它和 src 具有相同的大小和类型。
 src 代表原始图像。
 map1 参数有两种可能的值：
 表示(x,y)点的一个映射。
 表示 CV_16SC2 , CV_32FC1, CV_32FC2 类型(x,y)点的 x 值。
 map2 参数同样有两种可能的值：
 当 map1 表示(x,y)时，该值为空。
 当 map1 表示(x,y)点的 x 值时，该值是 CV_16UC1, CV_32FC1 类型(x,y)点的 y 值。
 Interpolation 代表插值方式
 borderMode 代表边界模式。当该值为 BORDER_TRANSPARENT 时，表示目标图像内
的对应源图像内奇异点（outliers）的像素不会被修改。
 borderValue 代表边界值，该值默认为 0。

重映射通过修改像素点的位置得到一幅新图像。在构建新图像时，需要确定新图像中每个像素点在原始图像中的位置。因此，映射函数的作用是查找新图像像素在原始图像内的位置。该过程是将新图像像素映射到原始图像的过程，因此被称为反向映射。在函数 cv2.remap()中，参数 map1 和参数 map2 用来说明反向映射，map1 针对的是坐标 x，map2 针对的是坐标 y。

需要说明的是，map1 和 map2 的值都是浮点数。因此，目标图像可以映射回一个非整数的值，这意味着目标图像可以“反向映射”到原始图像中两个像素点之间的位置（当然，该位置是不存在像素值的）。这时，可以采用不同的方法实现插值，函数中的 interpolation 参数可以控制插值方式。正是由于参数 map1 和参数 map2 的值是浮点数，所以通过函数 cv2.remamp()所能实现的映射关系变得更加随意，可以通过自定义映射参数实现不同形式的映射。

需要注意的是，函数 cv2.remap()中参数 map1 指代的是像素点所在位置的列号，
参数 map2 指代的是像素点所在位置的行号。例如，我们想将目标图像（映射结果图像）中某个点 A 映射
为原始图像内处于第 0 行第 3 列上的像素点 B，那么需要将 A 点所对应的参数 map1 对应位置上的值设为 3，参数 map2 对应位置上的值设为 0。

所以，通常情况下，我们将 map1 写为 mapx，并且将 map2 写成 mapy，以方便理解。

同样，如果想将目标图像（映射结果图像）中所有像素点都映射为原始图像内处于第 0 行
第 3 列上的像素点 B，那么需要将参数 map1 内的值均设为 3，将参数 map2 内的值均设为 0。

实验：

使用 cv2.remap()完成数组映射，将目标数组内的所有像素点都映射为原始图像内第 0 行第 3 列上的像素点，以此来了解函数 cv2.remap()内参数 map1 和 map2 的使
用情况。
根据题目要求，可以确定：

 用来指定列的参数 map1（mapx）内的值均为 3。
 用来指定行的参数 map2（mapy）内的值均为 0。

import cv2
import numpy as np
img=np.random.randint(0,256,size=[4,5],dtype=np.uint8)
rows,cols=img.shape
mapx = np.ones(img.shape,np.float32)*3
mapy = np.ones(img.shape,np.float32)*0
rst=cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR)
print("img=\n",img)
print("mapx=\n",mapx)
print("mapy=\n",mapy)
print("rst=\n",rst)

运行结果：

img=
 [[253  90  32  65 181]
 [187 184 148  12 212]
 [157 229 255 138 115]
 [156  38  62  89 241]]
mapx=
 [[3. 3. 3. 3. 3.]
 [3. 3. 3. 3. 3.]
 [3. 3. 3. 3. 3.]
 [3. 3. 3. 3. 3.]]
mapy=
 [[0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]]
rst=
 [[65 65 65 65 65]
 [65 65 65 65 65]
 [65 65 65 65 65]
 [65 65 65 65 65]]

通过观察上述结果可知，目标图像（数组）dst 内的所有值都来源于原始图像中第 0 行第 3
列上的像素值 65。

复制

为了更好地了解重映射函数 cv2.remap()的使用方法，本节介绍如何通过该函数实现图像的复制。在映射时，将参数进行如下处理：

 将 map1 的值设定为对应位置上的 x 轴坐标值。
 将 map2 的值设定为对应位置上的 y 轴坐标值。

通过上述处理后，可以让函数 cv2.remap()实现图像复制。下面通过一个例题来观察实现复
制时，如何设置函数 cv2.remap()内的 map1 和 map2 参数的值。

使用函数 cv2.remap()完成数组复制，了解函数 cv2.remap()内参数 map1和 map2 的使用情况。

这里为了方便理解，将参数 map1 定义为 mapx，将参数 map2 定义为 mapy。后续程序中都采用了这种定义方式，后面不再重复说明。

import cv2
import numpy as np
img=np.random.randint(0,256,size=[4,5],dtype=np.uint8)
rows,cols=img.shape
mapx = np.zeros(img.shape,np.float32)
mapy = np.zeros(img.shape,np.float32)
for i in range(rows):
 for j in range(cols):
 	mapx.itemset((i,j),j)
	mapy.itemset((i,j),i)
rst=cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR)
print("img=\n",img)
print("mapx=\n",mapx)
print("mapy=\n",mapy)
print("rst=\n",rst)

运行程序，出现如下结果：

img=
 [[151 137  24  88 216]
 [  8 112 205 130  44]
 [ 78 106   1 134  85]
 [190  55 135  56  64]]
mapx=
 [[0. 1. 2. 3. 4.]
 [0. 1. 2. 3. 4.]
 [0. 1. 2. 3. 4.]
 [0. 1. 2. 3. 4.]]
mapy=
 [[0. 0. 0. 0. 0.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]
 [2. 2. 2. 2. 2.]
 [3. 3. 3. 3. 3.]]
rst=
 [[151 137  24  88 216]
 [  8 112 205 130  44]
 [ 78 106   1 134  85]
 [190  55 135  56  64]]

通过本例可以观察到，参数 mapx 和参数 mapy 分别设置了 x 轴方向的坐标和 y 轴方向的
坐标。函数 cv2.remap()利用参数 mapx、mapy 所组成的数组构造的映射关系实现了图像的复制。
例如，rst 中的像素点[3,4]在 src 内的 x、y 轴坐标如下：
 x 轴坐标取决于 mapx 中 mapx[3,4]的值，为 4。
 y 轴坐标取决于 mapy 中 mapy[3,4]的值，为 3。
这说明 rst[3,4]来源于原始图像 src 的第 4 列（x 轴方向，由 mapx[3,4]决定）、第 3 行（y
轴方向，由 mapy[3,4]决定），即 rst[3,4]=src[3,4]。原始对象 src[3,4]的值为 64，所以目标对象
rst[3,4]的值为 64。

像绕 x 轴的翻转

import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread("lena.png")
rows,cols=img.shape[:2]
mapx = np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
mapy = np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
for i in range(rows):
 for j in range(cols):
    mapx.itemset((i,j),j)
    mapy.itemset((i,j),rows-1-i)
rst=cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow("original",img)
cv2.imshow("result",rst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

，左图是原始图像，右图是翻转结果图像

还有绕Y 翻转，绕X,Y 轴翻转，更多操作多动作试试