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[opencv] 图像几何变换：旋转，缩放，斜切

2022-12-19,,,

几何变换

几何变换可以看成图像中物体（或像素）空间位置改变，或者说是像素的移动。

几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法，像素通过变换映射到新的坐标位置，新的位置可能是在几个像素之间，即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。最简单的插值方法是最近邻插值，就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素，该方法可能会产生锯齿。这种方法也叫零阶插值，相应比较复杂的还有一阶和高阶插值。

插值算法感觉只要了解就可以了，图像处理中比较需要理解的还是空间变换。

空间变换

空间变换对应矩阵的仿射变换。一个坐标通过函数变换的新的坐标位置：

所以在程序中我们可以使用一个2*3的数组结构来存储变换矩阵：

以最简单的平移变换为例，平移（b1,b2）坐标可以表示为：

因此，平移变换的变换矩阵及逆矩阵记为：

缩放变换：将图像横坐标放大（或缩小）sx倍，纵坐标放大（或缩小）sy倍，变换矩阵及逆矩阵为：

选择变换：图像绕原点逆时针旋转a角，其变换矩阵及逆矩阵（顺时针选择）为：

OpenCV中的图像变换函数

基本的放射变换函数：

void cvWarpAffine(

    const CvArr* src,//输入图像

    CvArr* dst, //输出图像

    const CvMat* map_matrix,   //2*3的变换矩阵

    int flags=CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS,   //插值方法的组合

    CvScalar fillval=cvScalarAll()   //用来填充边界外的值

);

另外一个比较类似的函数是cvGetQuadrangleSubPix：

void cvGetQuadrangleSubPix(

       const CvArr* src,  //输入图像

       CvArr* dst,   // 提取的四边形

       const CvMat* map_matrix //2*3的变换矩阵

);

这个函数用以提取输入图像中的四边形，并通过map_matrix变换存储到dst中，与WarpAffine变换意义相同，

即对应每个点的变换：

WarpAffine与 GetQuadrangleSubPix 不同的在于cvWarpAffine 要求输入和输出图像具有同样的数据类型，有更大的资源开销（因此对小图像不太合适）而且输出图像的部分可以保留不变。而 cvGetQuadrangleSubPix 可以精确地从8位图像中提取四边形到浮点数缓存区中，具有比较小的系统开销，而且总是全部改变输出图像的内容。

实践：图像旋转变换（原尺寸）

首先用cvWarpAffine实验将图像逆时针旋转degree角度。

//逆时针旋转图像degree角度（原尺寸）

void rotateImage(IplImage* img, int degree)

{

    IplImage *img_rotate = cvCloneImage(img);

    cvZero(img_rotate);

    //旋转中心为图像中心

    CvPoint2D32f center;

    center.x=float (img->width/2.0+0.5);

    center.y=float (img->height/2.0+0.5);

    //计算二维旋转的仿射变换矩阵

    float m[];

    CvMat M = cvMat( , , CV_32F, m );

    cv2DRotationMatrix( center, degree,, &M);

    //变换图像，并用黑色填充其余值

    cvWarpAffine(img,img_rotate, &M,CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS,cvScalarAll() );  

    cvNamedWindow("原图");

    cvNamedWindow("旋转后的图像");

    cvShowImage("原图",img);

    cvShowImage("旋转后的图像",img_rotate);

}

逆时针旋转30度结果：

这里我们将新的图像还保留原来的图像尺寸。这样的效果显然不太好，我们通过计算相应放大图像尺寸。

实践：图像旋转变换（保留原图内容，放大尺寸）

需要计算新图的尺寸，示意图如下：

所以新图size为（width*cos(a)+height*sin(a), height*cos(a)+width*sin(a)）

//旋转图像内容不变，尺寸相应变大

IplImage* rotateImage1(IplImage* img,int degree){  //逆时针旋转

    double angle = degree  * CV_PI / .; // 弧度

    double a = sin(angle), b = cos(angle);

    int width = img->width;

    int height = img->height;

    int width_rotate= int(height * fabs(a) + width * fabs(b));

    int height_rotate=int(width * fabs(a) + height * fabs(b));

    //旋转数组map

    // [ m0  m1  m2 ] ===>  [ A11  A12   b1 ]

    // [ m3  m4  m5 ] ===>  [ A21  A22   b2 ]

    float map[];

    CvMat map_matrix = cvMat(, , CV_32F, map);

    // 旋转中心

    CvPoint2D32f center = cvPoint2D32f(width / , height / );

    //函数返回一个指向2X3矩阵的指针

    //PointF center：源图像的旋转中心

    //double angle：源图像旋转的角度，正值表示逆时针旋转(坐标原点假设在图像左上角)

    //double scale：等向比例因子

    //IntPer mapMatrix：用于返回的2X3矩阵

    cv2DRotationMatrix(center, degree, 1.0, &map_matrix);

    map[] += (width_rotate - width) / ;

    map[] += (height_rotate - height) / ;

    IplImage* img_rotate = cvCreateImage(cvSize(width_rotate, height_rotate), , );

    //对图像做仿射变换

    //输入图像

    //输出图像

    //2*3的变换矩阵

    //插值方法的组合  CV_WARP_FILL_OUTLIERS - 填充所有输出图像的象素。

        //如果部分象素落在输入图像的边界外，那么它们的值设定为 fillval.

        //CV_WARP_INVERSE_MAP - 指定 map_matrix 是输出图像到输入图像的反变换，

    //用来填充边界外的值

    cvWarpAffine( img,img_rotate, &map_matrix, CV_INTER_LINEAR | CV_WARP_FILL_OUTLIERS, cvScalarAll());    

    cvNamedWindow("原图");

    cvNamedWindow("旋转后的图像");

    cvShowImage("原图",img);

    cvShowImage("旋转后的图像",img_rotate);

    return img_rotate;

}

实践：图像旋转变换（保留原图内容，放大尺寸）-2

试一下用cvGetQuadrangleSubPix函数：

//旋转图像内容不变，尺寸相应变大

IplImage* rotateImage2(IplImage* img, int degree)     //顺时针旋转

{

    double angle = degree  * CV_PI / .;

    double a = sin(angle), b = cos(angle);

    int width=img->width, height=img->height;

    //旋转后的新图尺寸

    int width_rotate= int(height * fabs(a) + width * fabs(b));

    int height_rotate=int(width * fabs(a) + height * fabs(b));

    IplImage* img_rotate = cvCreateImage(cvSize(width_rotate, height_rotate), img->depth, img->nChannels);

    cvZero(img_rotate);

    //保证原图可以任意角度旋转的最小尺寸

    int tempLength = sqrt((double)width * width + (double)height *height) + ;    //sqrt()开平方根

    int tempX = (tempLength + ) /  - width / ;

    int tempY = (tempLength + ) /  - height / ;

    IplImage* temp = cvCreateImage(cvSize(tempLength, tempLength), img->depth, img->nChannels);

    cvZero(temp);

    //将原图复制到临时图像tmp中心

    cvSetImageROI(temp, cvRect(tempX, tempY, width, height));

    cvCopy(img, temp, NULL);

    cvResetImageROI(temp);   

    cvNamedWindow("临时图像");

    cvShowImage("临时图像",temp);

    //旋转数组map

    // [ m0  m1  m2 ] ===>  [ A11  A12   b1 ]

    // [ m3  m4  m5 ] ===>  [ A21  A22   b2 ]

    float m[];

    int w = temp->width;

    int h = temp->height;

    m[] = b;

    m[] = a;

    m[] = -m[];

    m[] = m[];

    // 将旋转中心移至图像中间

    m[] = w * 0.5f;

    m[] = h * 0.5f;

    CvMat M = cvMat(, , CV_32F, m);

    cvGetQuadrangleSubPix(temp, img_rotate, &M);

    cvReleaseImage(&temp);    

    cvNamedWindow("原图");

    cvNamedWindow("旋转后的图像");

    cvShowImage("原图",img);

    cvShowImage("旋转后的图像",img_rotate);

    return img_rotate;

}

 

实践：图像放射变换（通过三点确定变换矩阵）

在OpenCV 2.3的参考手册中《opencv_tutorials》介绍了另一种确定变换矩阵的方法，通过三个点变换的几何关系映射实现变换。

变换示意图如下：

即通过三个点就可以确定一个变换矩阵。（矩形变换后一定为平行四边形）
以下是基于OpenCV 2.3的代码（需至少2.0以上版本的支持）

//以下代码理论可参考：http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/17713429

Mat rotateImage3(Mat src){ //仿射变换

    Point2f srcTri[];

    Point2f dstTri[];

    Mat rot_mat( , , CV_32FC1 );

    Mat warp_mat( , , CV_32FC1 );

    Mat warp_dst, warp_rotate_dst;

    warp_dst = Mat::zeros( src.rows, src.cols, src.type() );

    // 用3个点确定A仿射变换

    srcTri[] = Point2f( , );

    srcTri[] = Point2f( src.cols - ,  );

    srcTri[] = Point2f( , src.rows -  );

    dstTri[] = Point2f( src.cols*0.0, src.rows*0.33 );

    dstTri[] = Point2f( src.cols*0.85, src.rows*0.25 );

    dstTri[] = Point2f( src.cols*0.15, src.rows*0.7 );

    warp_mat = getAffineTransform( srcTri, dstTri );

    warpAffine( src, warp_dst, warp_mat, warp_dst.size() );

    /// 旋转矩阵

    Point center = Point( warp_dst.cols/, warp_dst.rows/ );

    double angle = -50.0;

    double scale = 0.6;

    ////获取旋转矩阵 scale为缩放因子(x、y方向保持一致)，angle为旋转角度(弧长)，centerx，centery为旋转中心

    //     | a  b  (1-a)*center.x-b*center.y |    a=scale*cos(angle)

    //  M= |                                 |

    //       | -b a   b*center.x+(1-a)*center.y|    b=scale*sin(angle)

    rot_mat = getRotationMatrix2D( center, angle, scale ); 

    warpAffine( warp_dst, warp_rotate_dst, rot_mat, warp_dst.size() );   //实现坐标系仿射变换

    ////OpenCV 1.0的形式

    //IplImage * img=cvLoadImage("baboon.jpg");

    //IplImage *img_rotate=cvCloneImage(img);

    //CvMat M =warp_mat;

    //cvWarpAffine(img,img_rotate, &M,CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS,cvScalarAll(0) );

    //cvShowImage("Wrap2",img_rotate);  

    namedWindow( "Source", CV_WINDOW_AUTOSIZE );

    imshow( "Source", src );

    namedWindow( "Wrap", CV_WINDOW_AUTOSIZE );

    imshow( "Wrap", warp_dst );

    namedWindow("Wrap+Rotate", CV_WINDOW_AUTOSIZE );

    imshow( "Wrap+Rotate", warp_rotate_dst );

    return warp_dst;

}

变换结果：

主函数：

// ImageRotation2.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

// 本文代码参考：http://www.cnblogs.com/slysky/archive/2012/03/21/2410743.html

#include "stdafx.h"

#include <opencv2/core/core.hpp>   //cvGetSize  cvCreateImage

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

#include <opencv2/opencv.hpp>  //cvResize cvInitMatHeader cvGetMinMaxHistValue cvCvtColor

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

#ifdef _DEBUG

#pragma comment(lib, "opencv_core244d")

#pragma comment(lib, "opencv_highgui244d")

#pragma comment(lib, "opencv_imgproc244d")  //cvResize

#else

#pragma comment(lib, "opencv_core244")

#pragma comment(lib, "opencv_highgui244")

#pragma comment(lib, "opencv_imgproc244")  //cvResize

#endif

using namespace std;

//隐藏控制台窗口

#pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"")  

int main( )

{

    //读入图像

    //Mat src = imread( "./images/baboon.jpg", 1 );

    //src = rotateImage3(src);

    int degree = ;

    IplImage *src = cvLoadImage("./images/meng3.jpg",CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);

    rotateImage(src, degree);

    //src = rotateImage1(src, degree);

    //src = rotateImage2(src, degree);

    waitKey();

    return ;

}

本文转自：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044

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