一、OpenCV重映射

1、重映射的概念简析

　　重映射，就是把一幅图像中某位置的像素放置到另一个图片指定位置的过程。为了完成映射过程, 我们需要获得一些插值为非整数像素的坐标,因为源图像与目标图像的像素坐标不是一一对应的。一般情况下，我们通过重映射来表达每个像素的位置 (x,y)，像这样 :

g(x,y) = f ( h(x,y) )

在这里， g() 是目标图像, f() 是源图像, 而h(x,y) 是作用于 (x,y) 的映射方法函数。

来看个例子。若有一幅图像 I ,想满足下面的条件作重映射:

h(x,y) = (I.cols - x, y )

这样的话，图像会按照 x 轴方向发生翻转。在OpenCV中，我们用函数remap( )来实现简单重映射。

2、remap( )函数解析

remap( )函数会根据我们指定的映射形式，将源图像进行重映射几何变换，基于的式子如下：

需要注意，此函数不支持就地（in-place）操作。看看其原型和参数。

C++: void remap(InputArray src, OutputArraydst, InputArray map1, InputArray map2, int interpolation, 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，且需为单通道8位或者浮点型图像。
第二个参数，OutputArray类型的dst，函数调用后的运算结果存在这里，即这个参数用于存放函数调用后的输出结果，需和源图片有一样的尺寸和类型。
第三个参数，InputArray类型的map1，它有两种可能的表示对象。
　　　　表示点（x，y）的第一个映射。
　　　　表示CV_16SC2 , CV_32FC1 或CV_32FC2类型的X值。
第四个参数，InputArray类型的map2，同样，它也有两种可能的表示对象，而且他是根据map1来确定表示那种对象。
       若map1表示点（x，y）时。这个参数不代表任何值。
       表示CV_16UC1 , CV_32FC1类型的Y值（第二个值）。
第五个参数，int类型的interpolation,插值方式，之前的resize( )函数中有讲到，需要注意，resize( )函数中提到的INTER_AREA插值方式在这里是不支持的，
所以可选的插值方式如下：
　　　  INTER_NEAREST - 最近邻插值
　　　  INTER_LINEAR – 双线性插值（默认值）
　　　  INTER_CUBIC – 双三次样条插值（逾4×4像素邻域内的双三次插值）
　　　  INTER_LANCZOS4 -Lanczos插值（逾8×8像素邻域的Lanczos插值）
第六个参数，int类型的borderMode，边界模式，有默认值BORDER_CONSTANT，表示目标图像中“离群点（outliers）”的像素值不会被此函数修改。
第七个参数，const Scalar&类型的borderValue，当有常数边界时使用的值，其有默认值Scalar( )，即默认值为0。

3、重映射示例

 1 //重映射
 2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
 3 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
 4 #include <iostream>
 5 
 6 using namespace cv;
 7 
 8 int main(  )
 9 {
10     //【0】变量定义
11     Mat srcImage, dstImage;
12     Mat map_x, map_y;
13 
14     //【1】载入原始图
15     srcImage = imread( "1.jpg", 1 );
16 
17     imshow("原始图",srcImage);
18 
19     //【2】创建和原始图一样的效果图，x重映射图，y重映射图
20     dstImage.create( srcImage.size(), srcImage.type() );
21     map_x.create( srcImage.size(), CV_32FC1 );
22     map_y.create( srcImage.size(), CV_32FC1 );
23 
24     //【3】双层循环，遍历每一个像素点，改变map_x & map_y的值
25     for( int j = 0; j < srcImage.rows;j++)
26     {
27         for( int i = 0; i < srcImage.cols;i++)
28         {
29             //改变map_x & map_y的值.
30             map_x.at<float>(j,i) = static_cast<float>(i);
31             map_y.at<float>(j,i) = static_cast<float>(srcImage.rows - j);
32         }
33     }
34 
35     //【4】进行重映射操作
36     remap( srcImage, dstImage, map_x, map_y, CV_INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0,0, 0) );
37 
38     //【5】显示效果图
39     imshow( "【程序窗口】", dstImage );
40     imwrite("remap.jpg", dstImage);
41     waitKey();
42 
43     return 0;
44 }

二．SURF特征点检测

1、SURF算法概览

　　SURF，英语全称为SpeededUp Robust Features，直译的话就是“加速版的具有鲁棒性的特征“算法，由Bay在2006年首次提出。SURF是尺度不变特征变换算法（SIFT算法）的加速版。一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图片下具有更好的稳定性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像的概念，这大大加快了程序的运行时间。SURF可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。

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16、重映射 & SURF特征点检测合辑