OpenCV官方文档学习记录（19）

重映射（remapping）

主要涉及函数 remap

因为重映射函数所做的就是通过相应的矩阵参数，将原图像对应的像素点按照参数表达式重新排列到目标矩阵，所以通过不同的算法的描写可以形成许多操作：

1.保持原样：

 1 #include <opencv2\opencv.hpp>
 2 #include <iostream>
 3 #include <string>
 4
 5 #pragma comment( linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"" )
 6
 7 using namespace std;
 8 using namespace cv;
 9
10 void showImg(const string &win_name, const Mat &img)
11 {
12     namedWindow(win_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
13     imshow(win_name, img);
14 }
15
16 int main(void)
17 {
18     Mat src = imread("lena.jpg");
19     if (src.empty())
20         return -1;
21     showImg("Src", src);
22
23
24     Mat dst;
25     Mat map_x;
26     Mat map_y;
27     dst.create(src.size(), src.type());//目标图像与原图像大小类型均需相同
28     map_x.create(src.size(), CV_32FC1);//映射的变换矩阵与原图像大小相同，类型固定
29     map_y.create(src.size(), CV_32FC1);
30
31     for (int i = 0; i < src.rows; ++i)//对每一行
32     {
33         for (int j = 0; j < src.rows; ++j)//对每一列
34         {
35             /*
36             因为在map_x保存的是此行的每一行的列变换信息，所以其等于j（列号），标识保持此行上的列信息位置不变
37             map_y同理；
38             因此此用用法是图像映射后不变
39             */
40             map_x.at<float>(i, j) = j;//保存每行上的列变换
41             map_y.at<float>(i, j) = i;//保存对列上的行变换
42         }
43     }
44     remap(src, dst, map_x,map_y,CV_INTER_LINEAR,BORDER_CONSTANT,Scalar(0,0,0));
45
46     showImg("dst", dst);
47     waitKey();
48     return 0;
49 }

结果：

2.图像水平翻转：

 1 #include <opencv2\opencv.hpp>
 2 #include <iostream>
 3 #include <string>
 4
 5 #pragma comment( linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"" )
 6
 7 using namespace std;
 8 using namespace cv;
 9
10 void showImg(const string &win_name, const Mat &img)
11 {
12     namedWindow(win_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
13     imshow(win_name, img);
14 }
15
16 int main(void)
17 {
18     Mat src = imread("lena.jpg");
19     if (src.empty())
20         return -1;
21     showImg("Src", src);
22
23
24     Mat dst;
25     Mat map_x;
26     Mat map_y;
27     dst.create(src.size(), src.type());//目标图像与原图像大小类型均需相同
28     map_x.create(src.size(), CV_32FC1);//映射的变换矩阵与原图像大小相同，类型固定
29     map_y.create(src.size(), CV_32FC1);
30
31     for (int i = 0; i < src.rows; ++i)//对每一行
32     {
33         for (int j = 0; j < src.rows; ++j)//对每一列
34         {
35             map_x.at<float>(i, j) = src.cols - j;//对于每行的每一列像素都用相应的翻转像素填充--水平翻转
36             map_y.at<float>(i, j) = i;//保持
37         }
38     }
39     remap(src, dst, map_x,map_y,CV_INTER_LINEAR,BORDER_CONSTANT,Scalar(0,0,0));
40
41     showImg("dst", dst);
42     waitKey();
43     return 0;
44 }

结果：

3.垂直翻转

 1 #include <opencv2\opencv.hpp>
 2 #include <iostream>
 3 #include <string>
 4
 5 #pragma comment( linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"" )
 6
 7 using namespace std;
 8 using namespace cv;
 9
10 void showImg(const string &win_name, const Mat &img)
11 {
12     namedWindow(win_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
13     imshow(win_name, img);
14 }
15
16 int main(void)
17 {
18     Mat src = imread("lena.jpg");
19     if (src.empty())
20         return -1;
21     showImg("Src", src);
22
23
24     Mat dst;
25     Mat map_x;
26     Mat map_y;
27     dst.create(src.size(), src.type());//目标图像与原图像大小类型均需相同
28     map_x.create(src.size(), CV_32FC1);//映射的变换矩阵与原图像大小相同，类型固定
29     map_y.create(src.size(), CV_32FC1);
30
31     for (int i = 0; i < src.rows; ++i)//对每一行
32     {
33         for (int j = 0; j < src.rows; ++j)//对每一列
34         {
35             map_x.at<float>(i, j) = j;//保持
36             map_y.at<float>(i, j) =src.rows - i;//对于每列的每一行像素都用相应的翻转像素填充--垂直翻转
37         }
38     }
39     remap(src, dst, map_x,map_y,CV_INTER_LINEAR,BORDER_CONSTANT,Scalar(0,0,0));
40
41     showImg("dst", dst);
42     waitKey();
43     return 0;
44 }

结果：

4.缩小显示

 1 #include <opencv2\opencv.hpp>
 2 #include <iostream>
 3 #include <string>
 4
 5 #pragma comment( linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"" )
 6
 7 using namespace std;
 8 using namespace cv;
 9
10 void showImg(const string &win_name, const Mat &img)
11 {
12     namedWindow(win_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
13     imshow(win_name, img);
14 }
15
16 int main(void)
17 {
18     Mat src = imread("lena.jpg");
19     if (src.empty())
20         return -1;
21     showImg("Src", src);
22
23
24     Mat dst;
25     Mat map_x;
26     Mat map_y;
27     dst.create(src.size(), src.type());//目标图像与原图像大小类型均需相同
28     map_x.create(src.size(), CV_32FC1);//映射的变换矩阵与原图像大小相同，类型固定
29     map_y.create(src.size(), CV_32FC1);
30
31     for (int i = 0; i < src.rows; ++i)//对每一行
32     {
33         for (int j = 0; j < src.rows; ++j)//对每一列
34         {
35             //横竖缩放到原来的一半
36             if (j > src.cols*0.25 && j < src.cols*0.75 && i > src.rows*0.25 && i < src.rows*0.75)
37             {
38                 map_x.at<float>(i, j) = 2 * (j - src.cols*0.25) + 0.5;//采样
39                 map_y.at<float>(i, j) = 2 * (i - src.rows*0.25) + 0.5;
40             }
41             else
42             {
43                 map_x.at<float>(i, j) = 0;//被0位置处的元素填充
44                 map_y.at<float>(i, j) = 0;
45             }
46         }
47     }
48     remap(src, dst, map_x,map_y,CV_INTER_LINEAR,BORDER_CONSTANT,Scalar(0,0,0));
49
50     showImg("dst", dst);
51     waitKey();
52     return 0;
53 }

结果：

还有其他的有趣操作，可以自行研究算法自己实现。

以上。