重映射remap()
重映射实例(多重映射见书304,其实就是调用子函数的swtich语句,更改map_x,map_y的值来改变重映射形式)
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat srcimg, dstimg;
Mat map_x, map_y;
//载入原图
srcimg = imread("D://1.jpg", 1);
imshow("原始图", srcimg);
//创建与原图一样的效果图,x,y重映射图
dstimg.create(srcimg.size(), srcimg.type());
map_x.create(srcimg.size(), CV_32FC1);
map_y.create(srcimg.size(), CV_32FC1);
for (int j = 0; j < srcimg.rows; j++)
{
for (int i = 0; i < srcimg.cols; i++)
{
//改变map_x,map_y的值
map_x.at<float>(j, i) = static_cast<float>(i);
map_y.at<float>(j, i) = static_cast<float>(srcimg.rows-j);
}
}
//进行重映射操作
remap(srcimg, dstimg, map_x, map_y, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0, 0, 0));
//显示效果图
imshow("【程序窗口】", dstimg);
waitKey();
return 0;
}
仿射变换
实质就是先用getRotationMatrix2D()或getAffineTransform函数求得仿射变换矩阵,然后用进行仿射变换
1,求仿射变换
2,仿射函数
3,计算旋转变换矩阵
实例2
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
//【1】定义两组点代表三角形
Point2f srctriangle[3];
Point2f dsttriangle[3];
//【2】定义变量
Mat rotMat(2, 3, CV_32FC1);
Mat warpMat(2, 3, CV_32FC1);
Mat srcimg, dstimg_warp, dstimg_warp_rotete;
//【3】加载图像并进行初始化
srcimg = imread("D://11.jpg");
imshow("原图", srcimg);
dstimg_warp = Mat::zeros(srcimg.rows, srcimg.cols, srcimg.type());//目标图与原图大小一致
//【4】设置原图像和目标图像的三组以计算仿射变换
srctriangle[0] = Point2f(0, 0);
srctriangle[1] = Point2f(static_cast<float>(srcimg.cols-1),0);
srctriangle[2] = Point2f(0,static_cast<float>(srcimg.rows - 1));
dsttriangle[0]== Point2f(static_cast<float>(srcimg.cols *0.0), static_cast<float>(srcimg.rows *0.33));
dsttriangle[1] == Point2f(static_cast<float>(srcimg.cols *0.65), static_cast<float>(srcimg.rows *0.35));
dsttriangle[2] == Point2f(static_cast<float>(srcimg.cols *0.15), static_cast<float>(srcimg.rows *0.6));
//【5】求得仿射变换
warpMat = getAffineTransform(srctriangle, dsttriangle);
//【6】应用变换
warpAffine(srcimg, dstimg_warp, warpMat, dstimg_warp.size());
imshow("warp图", dstimg_warp);
//【7】对图像进行缩放后再旋转
//绕中心店顺时针旋转50度缩放因子为0.6的旋转矩阵
Point center = Point(dstimg_warp.cols / 2, dstimg_warp.rows / 2);
double angle = -50;
double scale = 0.6;
//【8】通过上面旋转信息求得旋转矩阵
rotMat = getRotationMatrix2D(center, angle, scale);
//【9】旋转已缩放的图像
warpAffine(dstimg_warp, dstimg_warp_rotete, rotMat, dstimg_warp.size());
//【10】显示效果
imshow("warp+Rotate图", dstimg_warp_rotete);
waitKey(0);
return 0;
}
对比一下为何上程序不行
//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
// 描述:包含程序所使用的头文件和命名空间
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
//-----------------------------------【宏定义部分】--------------------------------------------
// 描述:定义一些辅助宏
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#define WINDOW_NAME1 "【原始图窗口】" //为窗口标题定义的宏
#define WINDOW_NAME2 "【经过Warp后的图像】" //为窗口标题定义的宏
#define WINDOW_NAME3 "【经过Warp和Rotate后的图像】" //为窗口标题定义的宏
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始执行
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main()
{
//【0】改变console字体颜色
system("color 1F");
//【1】参数准备
//定义两组点,代表两个三角形
Point2f srcTriangle[3];
Point2f dstTriangle[3];
//定义一些Mat变量
Mat rotMat(2, 3, CV_32FC1);
Mat warpMat(2, 3, CV_32FC1);
Mat srcImage, dstImage_warp, dstImage_warp_rotate;
//【2】加载源图像并作一些初始化
srcImage = imread("D://1.jpg", 1);
if (!srcImage.data) { printf("读取图片错误,请确定目录下是否有imread函数指定的图片存在~! \n"); return false; }
// 设置目标图像的大小和类型与源图像一致
dstImage_warp = Mat::zeros(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());
//【3】设置源图像和目标图像上的三组点以计算仿射变换
srcTriangle[0] = Point2f(0, 0);
srcTriangle[1] = Point2f(static_cast<float>(srcImage.cols - 1), 0);
srcTriangle[2] = Point2f(0, static_cast<float>(srcImage.rows - 1));
dstTriangle[0] = Point2f(static_cast<float>(srcImage.cols*0.0), static_cast<float>(srcImage.rows*0.33));
dstTriangle[1] = Point2f(static_cast<float>(srcImage.cols*0.65), static_cast<float>(srcImage.rows*0.35));
dstTriangle[2] = Point2f(static_cast<float>(srcImage.cols*0.15), static_cast<float>(srcImage.rows*0.6));
//【4】求得仿射变换
warpMat = getAffineTransform(srcTriangle, dstTriangle);
//【5】对源图像应用刚刚求得的仿射变换
warpAffine(srcImage, dstImage_warp, warpMat, dstImage_warp.size());
//【6】对图像进行缩放后再旋转
// 计算绕图像中点顺时针旋转50度缩放因子为0.6的旋转矩阵
Point center = Point(dstImage_warp.cols / 2, dstImage_warp.rows / 2);
double angle = -50.0;
double scale = 0.6;
// 通过上面的旋转细节信息求得旋转矩阵
rotMat = getRotationMatrix2D(center, angle, scale);
// 旋转已缩放后的图像
warpAffine(dstImage_warp, dstImage_warp_rotate, rotMat, dstImage_warp.size());
//【7】显示结果
imshow(WINDOW_NAME1, srcImage);
imshow(WINDOW_NAME2, dstImage_warp);
imshow(WINDOW_NAME3, dstImage_warp_rotate);
// 等待用户按任意按键退出程序
waitKey(0);
return 0;
}
效果图
3,直方图均衡化equalizeHist()
函数使用方法
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
//--------------------------------------【main( )函数】-----------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始执行
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main()
{
Mat srcimg, dstimg,dst2;
srcimg = imread("D://1.jpg",0);//转化为灰度图后才能直方图均衡化
imshow("原图", srcimg);
equalizeHist(srcimg, dstimg);
GaussianBlur(dstimg, dstimg, Size(3, 3),0,0);
imshow("均衡化后的图", dstimg);//如何处理完灰度图后恢复成彩色图?
waitKey(0);
return 0;
}