Opencv——几何空间变换（仿射变换和投影变换）
几何空间变换
【1】几何变换（空间变换）简述
图像的几何变换，又称空间变换,是图形处理的一个方面，是各种图形处理算法的基础。它将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置,其实质是改变像素的空间位置,估算新空间位置上的像素值。
几何变换算法一般包括空间变换运算和插值算法。
【2】变换矩阵知识简述
齐次坐标的概念
图像一般是二维的，坐标形式为(x,y)。
这里我们将其扩展为3维形式的齐次坐标。形式如下：
第三个参数是尺度参数，控制尺度缩放。（1的时候表示尺度不变）
齐次坐标使用n+1维，来表示n维的坐标。它的优点如下所示：
●统一坐标的加法运算和乘法运算, 运算时提高效率。
●表示无穷远的点。 当z=0的时候,表示无穷远的点。
( x,y,z) ----->( x/z, y/z) ;齐次坐标和二维坐标的换算
如，(2,2,1)，(4,4,2 )表示同样的点。
几何运算矩阵
最左边是变换后的齐次坐标，中间的是原图点的其次坐标，最右边是变换矩阵，有9个参数，分为4个子矩阵，每个子矩阵具有特殊意义。
T1:比例、旋转、对称、错切
T2:平移
T3:投影
T4：整体缩放（通常我们通过T1实现缩放，所以这里通常为1）
所谓的仿射变换其实就是通过T1、T2进行变换。
所谓的投影变换就是在仿射变换上多用到了T3。
这里我们忽略T4。
【3】图像的仿射变换
为了能够直观地了解参数对于变换的各种影响，我编写了一个程序，通过滑动条来控制参数，同时显示参数改变后的图像。
这里的参数我都是设的正的，你把滑动条从正最大移到0就相当于是逆操作了。
代码如下：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include "windows.h"
#include <stdio.h>
#define WINDOW_NAME "【程序窗口】" //为窗口标题定义的宏
using namespace cv;
using namespace std;
//*--------------------------【全局变量声明】-------------------------------------*/
//*--------------------------【T1】-------------------------------------*/
int g_nValueA = 100;
int g_nValueB = 0;
int g_nValueC = 0;
int g_nValueD = 100;
//*--------------------------【T2】-------------------------------------*/
int g_nValueL = 50;
int g_nValueM = 50;
//*--------------------------【T3】-------------------------------------*/
int g_nValueP = 0;
int g_nValueQ = 0;
//*--------------------------【T4】-------------------------------------*/
int I_max = 400;
int g_nValueS = 100;
int theta = 0;
int change_switch = 0;
int center_x = I_max / 2;
int center_y = I_max / 2;
Mat g_srcImage,g_dstImage;
void on_change(int, void*); //回调函数
int main()
{
SetConsoleTextAttribute(GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE), FOREGROUND_INTENSITY | FOREGROUND_GREEN); //字体为绿色
//原图，仿射变换后的图，旋转变换后的图
g_srcImage = Mat::zeros(I_max, I_max, CV_8UC1);
g_dstImage = Mat::zeros(I_max, I_max, CV_8UC1);
for (int i = I_max/2;i < I_max/2+50;i++) //行循环
{
for (int j = I_max / 2;j < I_max / 2 + 50;j++) //列循环
{
//-------【开始处理每个像素】---------------
g_srcImage.at<uchar>(i, j) = 255;
//-------【处理结束】---------------
}
}
namedWindow(WINDOW_NAME, WINDOW_NORMAL);//WINDOW_NORMAL允许用户*伸缩窗口
imshow("原图", g_srcImage);
//【4】创建滑动条来控制阈值
createTrackbar("a", WINDOW_NAME, &g_nValueA,150, on_change);
createTrackbar("b", WINDOW_NAME, &g_nValueB, 150, on_change);
createTrackbar("c", WINDOW_NAME, &g_nValueC, 150, on_change);
createTrackbar("d", WINDOW_NAME, &g_nValueD, 150, on_change);
createTrackbar("l", WINDOW_NAME, &g_nValueL, 150, on_change);
createTrackbar("m", WINDOW_NAME, &g_nValueM, 150, on_change);
createTrackbar("p", WINDOW_NAME, &g_nValueP, 150, on_change);
createTrackbar("q", WINDOW_NAME, &g_nValueQ, 150, on_change);
createTrackbar("s", WINDOW_NAME, &g_nValueS, 150, on_change);
createTrackbar("角度", WINDOW_NAME, &theta, 360, on_change);
createTrackbar("switch", WINDOW_NAME, &change_switch, 1, on_change);
on_change(0,0); //初始化回调函数
//【7】轮询等待用户按键，如果ESC键按下则退出程序
while (1)
{
if (waitKey(10) == 27) break; //按下Esc 退出
}
return 0;
}
//*--------------------------【on_Threshold 函数】-------------------------------------*/
void on_change(int, void*)
{
g_dstImage = Mat::zeros(I_max, I_max, CV_8UC1);
float a = g_nValueA * 0.01;
float b = g_nValueB * 0.01;
float c = g_nValueC * 0.01;
float d = g_nValueD * 0.01;
int l = g_nValueL;
int m = g_nValueM;
float p = g_nValueP * 0.0005;
float q = g_nValueQ * 0.0005;
float s = g_nValueS * 0.01;
int x_change, y_change;
//将参数进行处理
//计算坐标
if (change_switch == 0)
{
for (int x = I_max / 2;x < I_max / 2 + 50;x++) //行循环
{
for (int y = I_max / 2;y < I_max / 2 + 50;y++) //列循环
{
x_change = (a * x + c * y + l) / (p * x + q * y + 1);
y_change = (b * x + d * y + m) / (p * x + q * y + 1);
//限幅
if (x_change >= I_max) x_change = I_max - 1;
else if (x_change <= 0) x_change = 0;
else
{
}
if (y_change >= I_max) y_change = I_max - 1;
else if (y_change <= 0) y_change = 0;
else
{
}
g_dstImage.at<uchar>(x_change, y_change) = 255;
}
}
}
else
{
a = cos(theta);
b = sin(theta);
c = -1 * sin(theta);
d = cos(theta);
for (int x = I_max / 2;x < I_max / 2 + 50;x++) //行循环
{
for (int y = I_max / 2;y < I_max / 2 + 50;y++) //列循环
{
x_change = (x - center_x) * cos(theta) - (y - center_y) * sin(theta) + center_x;
y_change = (x - center_x) * sin(theta) + (y - center_y) * cos(theta)+ center_y;
//限幅
if (x_change >= I_max) x_change = I_max - 1;
else if (x_change <= 0) x_change = 0;
else
{
}
if (y_change >= I_max) y_change = I_max - 1;
else if (y_change <= 0) y_change = 0;
else
{
}
g_dstImage.at<uchar>(x_change, y_change) = 255;
}
}
}
//更新效果图
imshow("效果图", g_dstImage);
}
原图如下：
接下来看具体变换：
1、平移变换
效果展示：
2、比例缩放
效果展示：
3、旋转
这里的旋转是以原点为中心点的，当我们以（center_x，center_y）为中点，则需要修改公式为：
X’=(X-center_x)*cos(theta)-(Y-center_y)*sin(theta) + center_x;
Y’=(X-center_x)*sin(theta)+(Y-center_y)*cos(theta) +center_y ;
效果展示：
4、对称变换（不做展示）
1、关于X轴变换
2、关于Y轴变换
3、关于直线Y=X变换
4、关于直线Y=-X变换
5、错切变换
效果展示：
6、复合变换
【4】图像的投影变换
点共线特性：原本是一条直线，变换后还是一条直线
效果展示：
【5】应用
由原理可知，变换的本质就是通过对应点组的坐标来求解方程。一个变换是否理想，在公式不做调整的情况下就要看对应点的选择。
这里我们一般选择图像的特征点。这些知识会在以后展开讲，哲理不做过多扩展。（像上面的二维码变换，我们选取的特征点考虑那三个定位点，当然还要再找一个特征点。以后掌握了这方面知识再补充。）
【6】Opencv自带的变换函数：
Opencv中仿射变换的函数：warpAffine()函数
公式依据：
C++: void warpAffine (InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size
dsize, int flags=INTER_LINEAR，intborderMode=BORDER_CONSTANT， const
Scalar& borderValue=Scalar() )
第一个参数，InputArray 类型的src，输入图像，即源图像，填Mat类的对
象即可。
第二个参数，OutputArray 类型的dst， 函数调用后的运算结果存在这里，
需和源图片有一样的尺寸和类型。
第三个参数，InputArray 类型的M，2x3 的变换矩阵。
第四个参数，Size 类型的dsize,表示输出图像的尺寸。
第五个参数，int 类型的flags， 插值方法的标识符。此参数有默认值
INTER_ LINEAR(线性插值)，可选的插值方式如下图所示。
第六个参数，int类型的borderMode，边界像素模式，默认值为
BORDER CONSTANT。
第七个参数，const Scalar&类型的borderValue， 在恒定的边界情况下取的
值，默认值为Scalar(), 即0。
Opencv中计算二维旋转变换矩阵: getRotationMatrix2D()函数
C++: Mat getRotationMatrix2D (Point2fcenter, double angle, double scale)
第一个参数，Point2f 类型的center,表示源图像的旋转中心。
第二个参数，double类型的angle,旋转角度。角度为正值表示向逆时针旋转(坐标原点是左上角)。
第三个参数，double 类型的scale,缩放系数。
int main()
{
SetConsoleTextAttribute(GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE), FOREGROUND_INTENSITY | FOREGROUND_GREEN); //字体为绿色
//【1】参数准备
//定义两组点，代表两个三角形
Point2f srcTriangle[3];
Point2f dstTriangle[3];
//定义Mat变量（变换矩阵）
Mat rotMat(2, 3, CV_32FC1); //CV_32FC1代表多少？
Mat warpMat(2, 3, CV_32FC1); //CV_32FC1代表多少？
Mat srcImage, dstImage_warp, dstImage_warp_roate;
//原图，仿射变换后的图，旋转变换后的图
srcImage = imread("D:\\opencv_picture_test\\形态学操作\\黑白.jpg");
//判断图像是否加载成功
if (srcImage.empty())
{
cout << "图像加载失败!" << endl;
return -1;
}
else
cout << "图像加载成功!" << endl << endl;
dstImage_warp = Mat::zeros(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type()); //转换图和原图像类型一样大小一样
//【2】利用三组对应点来计算参数
srcTriangle[0] = Point2f(0, 0); //这些选择自己决定
srcTriangle[1] = Point2f(0, 0);
srcTriangle[2] = Point2f(0, 0);
dstTriangle[0] = Point2f(0, 0);
dstTriangle[1] = Point2f(0, 0);
dstTriangle[2] = Point2f(0, 0);
//【3】求得仿射变换参数
warpMat = getAffineTransform(srcTriangle, dstTriangle); //利用对应点求得6个参数
//【4】对原图进行仿射变换
warpAffine(srcImage,dstImage_warp,warpMat,dstImage_warp.size());
//【5】获取旋转信息
Point center = Point(dstImage_warp.cols / 2, dstImage_warp.rows / 2); //中心点
double angle = -30.0; //顺时针30度
double scale =0.8;
//【6】通过上面的旋转细节信息求得旋转矩阵
rotMat = getRotationMatrix2D(center, angle,scale);
//【7】对缩放后的图像进行旋转
warpAffine(dstImage_warp,dstImage_warp_roate, rotMat,dstImage_warp.size());
//【8】显示结果
namedWindow("原图像", WINDOW_NORMAL); //定义窗口显示属性
imshow("原图像", srcImage);
namedWindow("缩放图", WINDOW_NORMAL); //定义窗口显示属性
imshow("缩放图", dstImage_warp);
namedWindow("缩放旋转图", WINDOW_NORMAL); //定义窗口显示属性
imshow("缩放旋转图", dstImage_warp_roate);
//创建三个窗口
waitKey(0);
return 0;
}
效果：
PPT是盗用的我们李竹老师的，嘿嘿。
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