【OpenCV】仿射变换

程序员文章站 2023-12-25 17:44:15

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一仿射变换
仿射变换是一种二维坐标之间的变换，变换前后保持图形的平直性和平行性。仿射变换可以理解为是向量经过一次线性变换和一次平移变换。
【OpenCV】仿射变换

Opencv中有封装好的仿射变换函数：

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

参数InputArray src：输入变换前图像

参数OutputArray dst：输出变换后图像，需要初始化一个空矩阵用来保存结果，不用设定矩阵尺寸

参数InputArray M：变换矩阵，用另一个函数getAffineTransform()计算

参数Size dsize：设置输出图像大小

参数int flags=INTER_LINEAR：设置插值方式，默认方式为线性插值

生成变换矩阵的函数getAffineTransform():

Mat getAffineTransform(const Point2f* src, const Point2f* dst)

参数const Point2f* src：原图的三个固定顶点

参数const Point2f* dst：目标图像的三个固定顶点

返回值：Mat型变换矩阵，可直接用于warpAffine()函数

注意，顶点数组长度超过3个，则会自动以前3个为变换顶点；数组可用Point2f[]或Point2f*表示

实例

1 画出立方体
图片大小为600*600，立方体边长为300。
首先画出前面，各点坐标为（50,200），（350,200），（350,500），（50,500）。
然后画出上边平行四边形，坐标为（250,100），（550,100）。
最后画出右边平行四边形，坐标（550,400）。
【OpenCV】仿射变换

2 导入图片
图片大小为300*300
【OpenCV】仿射变换

3 正面图片嵌入
【OpenCV】仿射变换

4 上平行四边形仿射变换
【OpenCV】仿射变换

5 右平行四边形仿射变换

仿射变换程序

//仿射变换源程序
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<math.h>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char* argv) {
	Mat src, dst;
	Mat src_img(600, 600, CV_8UC3);
	
	//读入图像
	Mat img_1 = imread("F:/OpenCV_work/CV_AR/Task_2_Affine/pic/1.jpg");
	Mat img_2 = imread("F:/OpenCV_work/CV_AR/Task_2_Affine/pic/2.jpg");
	Mat img_3 = imread("F:/OpenCV_work/CV_AR/Task_2_Affine/pic/3.jpg");
	////正面图像嵌入
	Mat roi_1 = src_img(Rect(50, 200, img_1.rows, img_1.cols));
	Mat mask_1(roi_1.rows, roi_1.cols, roi_1.depth(), Scalar(1));
	img_1.copyTo(roi_1, mask_1);
	////上图像嵌入
	Point2f src2_points[3] = { Point2f(0,300),Point2f(300,300),Point2f(300,0) };
	Point2f dst2_points[3] = { Point2f(0,100),Point2f(300,100),Point2f(500,0) };
	Mat M2 = getAffineTransform(src2_points, dst2_points);
	Mat dst_2;
	Size size2(500, 100);
	warpAffine(img_2, dst_2, M2, size2);
	Mat roi_2 = src_img(Rect(50, 100, dst_2.cols, dst_2.rows));
	Mat mask_2(roi_2.rows, roi_2.cols, roi_2.depth(), Scalar(0));
	dst_2.copyTo(roi_2, dst_2);
	//右图像嵌入
	Point2f src3_points[3] = { Point2f(0,0),Point2f(0,300),Point2f(300,0) };
	Point2f dst3_points[3] = { Point2f(0,100),Point2f(0,400),Point2f(200,0) };
	Mat M3 = getAffineTransform(src3_points, dst3_points);
	Mat dst_3;
	Size size3(200, 400);
	warpAffine(img_3, dst_3, M3, size3);
	Mat roi_3 = src_img(Rect(350, 100, dst_3.cols, dst_3.rows));
	Mat mask_3(roi_3.rows, roi_3.cols, roi_3.depth(), Scalar(0));
	dst_3.copyTo(roi_3, dst_3);
	//正方形
	line(src_img, Point(50, 500), Point(350, 500), Scalar(255, 0, 255), 1, CV_AA);
	line(src_img, Point(50, 200), Point(350, 200), Scalar(255, 0, 255), 1, CV_AA);
	line(src_img, Point(50, 200), Point(50, 500), Scalar(255, 0, 255), 1, CV_AA);
	line(src_img, Point(350, 200), Point(350, 500), Scalar(255, 0, 255), 1, CV_AA);
	//上平行四边形
	line(src_img, Point(250, 100), Point(50, 200), Scalar(255, 0, 255), 1, CV_AA);
	line(src_img, Point(250, 100), Point(550, 100), Scalar(255, 0, 255), 1, CV_AA);
	line(src_img, Point(550, 100), Point(350, 200), Scalar(255, 0, 255), 1, CV_AA);
	//右平行四边形
	line(src_img, Point(550, 100), Point(550, 400), Scalar(255, 0, 255), 1, CV_AA);
	line(src_img, Point(550, 400), Point(350, 500), Scalar(255, 0, 255), 1, CV_AA);

	imshow("img_1", img_1);
	imshow("img_2", img_2);
	imshow("img_3", img_3);

	imshow("dst_2", dst_2);
	imshow("dst_3", dst_3);
	imshow("180121", src_img);

	waitKey(0);
	return 0;
}

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