理论

http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4045150.html

翻开任意一本图像处理的书,都会讲到图像的几何变换,这里面包括:仿射变换(affine transformation)、投影变换(projecttive transformation)。前者针对的是平面上的物体位姿变化,如水平/垂直方向位移、旋转、缩小/放大,常见的应用有ORC字符识别。后者针对的是三维空间中的位置变化,受限于物体依然是平面的,也称为二维投影变换,常见的应用有车牌识别。

图像变换:以上所有变换均可以通过矩阵描述,将输入图像与变换矩阵进行矩阵乘法得到变换后的图像坐标。显然,这种方式非常适合编程实现。

opencv仿射变换函数说明

opencv提供了,从变换矩阵计算,到图像变换,每个流程的一揽子解决方案。

以opencv 3.0为例,参考几何变换模块说明

1、getAffineTransform

Mat getAffineTransform(InputArray src, InputArray dst)

该函数需要已知变换前与变换后的坐标,返回相应的变换矩阵,至于是何种变换无需事先知道。适用于目标检测场合,通过检测得到的特征点进行图像匹配。

2、getRotationMatrix2D

Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale)

已知旋转中心坐标(坐标原点为图像左上端点)、旋转角度(单位为度°,顺时针为负,逆时针为正)、放缩比例,返回旋转/放缩矩阵。与getAffineTransform相比,无需知道变换后坐标,适用于一般情况下的图像变换。

3、warpAffine

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

根据etAffineTransform或getRotationMatrix2D得到的变换矩阵,计算变换后的图像。

src为输入图像

dst为变换后图像,类型与src一致。

M为变换矩阵,需要通过其它函数获得,当然也可以手动输入。

dsize为输出图像的大小

flags,插值算法,详细如下:


  1. enum InterpolationFlags{
  2. /** nearest neighbor interpolation */
  3. INTER_NEAREST = 0, //最近邻插值
  4. /** bilinear interpolation */
  5. INTER_LINEAR = 1, //双线性插值
  6. /** bicubic interpolation */
  7. INTER_CUBIC = 2, //双三次插值
  8. /** resampling using pixel area relation. It may be a preferred method for image decimation, as
  9. it gives moire'-free results. But when the image is zoomed, it is similar to the INTER_NEAREST
  10. method. */
  11. INTER_AREA = 3, //区域插值,使用象素关系重采样。当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现。当图像放大时,类似于 <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">INTER_NEAREST</span>方法
  12. /** Lanczos interpolation over 8x8 neighborhood */
  13. INTER_LANCZOS4 = 4, //Lanczos插值(超过8×8像素邻域的Lanczos插值)
  14. /** mask for interpolation codes */
  15. INTER_MAX = 7,
  16. /** flag, fills all of the destination image pixels. If some of them correspond to outliers in the
  17. source image, they are set to zero */
  18. WARP_FILL_OUTLIERS = 8, //填充所有输出图像的象素
  19. /** flag, inverse transformation
  20. For example, polar transforms:
  21. - flag is __not__ set: \f$dst( \phi , \rho ) = src(x,y)\f$
  22. - flag is set: \f$dst(x,y) = src( \phi , \rho )\f$
  23. */
  24. WARP_INVERSE_MAP = 16 //逆变换
  25. };

borderMode,边界处理方式


  1. enum BorderTypes {
  2. BORDER_CONSTANT = 0, //!< `iiiiii|abcdefgh|iiiiiii` with some specified `i`
  3. BORDER_REPLICATE = 1, //!< `aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh`
  4. BORDER_REFLECT = 2, //!< `fedcba|abcdefgh|hgfedcb`
  5. BORDER_WRAP = 3, //!< `cdefgh|abcdefgh|abcdefg`
  6. BORDER_REFLECT_101 = 4, //!< `gfedcb|abcdefgh|gfedcba`
  7. BORDER_TRANSPARENT = 5, //!< `uvwxyz|absdefgh|ijklmno`
  8. BORDER_REFLECT101 = BORDER_REFLECT_101, //!< same as BORDER_REFLECT_101
  9. BORDER_DEFAULT = BORDER_REFLECT_101, //!< same as BORDER_REFLECT_101
  10. BORDER_ISOLATED = 16 //!< do not look outside of ROI
  11. };

opencv实现图像旋转(其它仿射变换的流程与此一致)


  1. Mat src;
  2. Mat dst(src.size(),src.type());
  3. ...
  4. cv::Point2f center(x0,y0);
  5. double ang = -30;
  6. cv::Mat rotMat = cv::getRotationMatrix2D(center,ang,1);
  7. cv::warpAffine(src,dst,rotMat,src.size());

顺时针旋转30度

更多请参考:

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044

http://blog.csdn.net/godenlove007/article/details/9364971

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