C++ opencv 仿射变换详解

1、C++仿射变换中主要涉及到2个函数:getAffineTransform() 和warpAffine()

2、粗略的理解:getAffineTransform()是用来求得仿射变换矩阵的;而warpAffine()是用来对原图像进行仿射变换的,从而得到目标图像。

3、详解getAffineTransform函数。

函数作用:用于生成仿射变换矩阵

(1)一个任意的仿射变换都可以表示为:乘以一个矩阵(线性变换),加上一个向量(平移)

(2)仿射变换可以用来表示的操作有:旋转(线性变换),平移(向量加),缩放操作(线性变换)

(3)仿射变换表示的是两幅图像之间的关系

4、如何求得一个仿射变换?

应用情况有2种:

(1)已知输入矩阵x和目标矩阵T,求得他们之间的联系M.即求二者之间的仿射变换矩阵,使用Mat getAffineTransform(InputArray src, InputArray dst)函数

(2)已知输入矩阵x和转换的关系M,求转换后的矩阵T,只需要应用公式:T=Mx即可。

形象化表示说明4中(1)的情况:

C++ opencv 仿射变换详解_第1张图片

上图中,点1, 2 和 3 (在图一中形成一个三角形) 与图二中三个点一一映射, 仍然形成三角形, 但形状已经大大改变. 如果我们能通过这样两组三点求出仿射变换 (你能选择自己喜欢的点), 接下来我们就能把仿射变换应用到图像中所有的点。

C++调用形式:

cv::Mat getAffineTransform(InputArray src, InputArray dst)

InputArray src:表示输入的三个点

InputArray dstL:表示输出的三个点

应用上述函数,从而获取变换矩阵。

5、C++ opencv例子展示

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace std;

/// 全局变量
char* source_window = "Source image";
char* warp_window = "Warp";
char* warp_rotate_window = "Warp + Rotate";

/** @function main */
int main()
{
	Point2f srcTri[3];
	Point2f dstTri[3];

	Mat rot_mat(2, 3, CV_32FC1);
	Mat warp_mat(2, 3, CV_32FC1);
	Mat src, warp_dst, warp_rotate_dst;

	/// 加载源图像
	src = imread("D:/VS_workspace/GlobalMatting/image/1.png", 1);

	/// 设置目标图像的大小和类型与源图像一致
	warp_dst = Mat::zeros(src.rows, src.cols, src.type());

	/// 设置源图像和目标图像上的三组点以计算仿射变换
	srcTri[0] = Point2f(0, 0);
	srcTri[1] = Point2f(src.cols - 1, 0);
	srcTri[2] = Point2f(0, src.rows - 1);

	dstTri[0] = Point2f(src.cols*0.0, src.rows*0.33);
	dstTri[1] = Point2f(src.cols*0.85, src.rows*0.25);
	dstTri[2] = Point2f(src.cols*0.15, src.rows*0.7);

	/// 求得仿射变换
	warp_mat = getAffineTransform(srcTri, dstTri);

	/// 对源图像应用上面求得的仿射变换
	warpAffine(src, warp_dst, warp_mat, warp_dst.size());

	/** 对图像扭曲后再旋转 */

	/// 计算绕图像中点顺时针旋转50度缩放因子为0.6的旋转矩阵
	Point center = Point(warp_dst.cols / 2, warp_dst.rows / 2);
	double angle = -50.0;
	double scale = 0.6;

	/// 通过上面的旋转细节信息求得旋转矩阵
	rot_mat = getRotationMatrix2D(center, angle, scale);

	/// 旋转已扭曲图像
	warpAffine(warp_dst, warp_rotate_dst, rot_mat, warp_dst.size());

	/// 显示结果
	namedWindow(source_window, cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(source_window, src);

	namedWindow(warp_window, cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(warp_window, warp_dst);

	namedWindow(warp_rotate_window, cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(warp_rotate_window, warp_rotate_dst);

	
	waitKey(0);

	return 0;
}

运行结果展示:

分别为原图,经过仿射变换后的图,经过仿射变换+旋转的图

C++ opencv 仿射变换详解_第2张图片  C++ opencv 仿射变换详解_第3张图片  C++ opencv 仿射变换详解_第4张图片

本文参考链接为:http://www.voidcn.com/article/p-qqsmmixp-bek.html

感谢作者的详细分享。

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