OpenCV图像处理-像素重映射

像素重映射 

1.像素重映射定义

        像素重映射（Pixel Remapping）是指将图像从一个坐标系映射到另一个坐标系的过程。在OpenCV中，可以使用cv2.remap()函数来实现像素重映射。

2.重映射函数

cv2.remap()函数的语法如下：

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

参数解释：

• src：输入图像。
• map1：第一个映射数组，它的大小与输出图像相同，每个元素表示输出图像中对应像素在输入图像中的x坐标。
• map2：第二个映射数组，它的大小与输出图像相同，每个元素表示输出图像中对应像素在输入图像中的y坐标。
• interpolation：插值方法，常用的有cv2.INTER_LINEAR（双线性插值）和cv2.INTER_NEAREST（最近邻插值）。
• dst：可选参数，输出图像。
• borderMode：可选参数，边界模式，用于处理超出图像边界的像素。
• borderValue：可选参数，边界值，用于设置超出图像边界的像素的值。

 3.代码练习与测试 

以下是一个使用cv2.remap()函数进行像素重映射的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取输入图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 创建映射数组
map_x = np.zeros(img.shape[:2], np.float32)
map_y = np.zeros(img.shape[:2], np.float32)

# 根据需要进行映射
for i in range(img.shape[0]):
    for j in range(img.shape[1]):
        map_x[i, j] = j
        map_y[i, j] = i

# 进行像素重映射
dst = cv2.remap(img, map_x, map_y, cv2.INTER_LINEAR)

# 显示结果
cv2.imshow('Input', img)
cv2.imshow('Pixel Remapped', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 总结

        在上述示例代码中，我们首先读取了输入图像，然后创建了与输入图像相同大小的映射数组map_x和map_y。接下来，我们将map_x和map_y设置为与输入图像中的像素位置相同的值，即将每个像素的x坐标映射到输出图像的x坐标，y坐标映射到输出图像的y坐标。最后，我们使用cv2.remap()函数对输入图像进行像素重映射，并显示重映射后的图像。

需要注意的是，实际应用中的像素重映射方法和映射数组的生成方式可能会有所不同，具体的实现方式需根据具体需求进行调整。