opencv 图像处理重映射 remap（）

重映射

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，需要获得一些插值为非整数像素的坐标，因为原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)的映射方法函数。

来看个例子。若有一幅图像I，对其按照下面条件作重映射：

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

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，下面我们就一起来看看这个函数。

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。

void cv::remap	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst,
		InputArray	map1,
		InputArray	map2,
		int	interpolation,
		int	borderMode = `BORDER_CONSTANT`,
		const Scalar &	borderValue = `Scalar()`
	)

Python:
	dst	=	cv.remap(	src, map1, map2, interpolation[, dst[, borderMode[, borderValue]]]	)

#include <opencv2/imgproc.hpp>

Parameters

src	Source image.
dst	Destination image. It has the same size as map1 and the same type as src .
map1	The first map of either (x,y) points or just x values having the type CV_16SC2 , CV_32FC1, or CV_32FC2. See convertMaps for details on converting a floating point representation to fixed-point for speed.
map2	The second map of y values having the type CV_16UC1, CV_32FC1, or none (empty map if map1 is (x,y) points), respectively.
interpolation	Interpolation method (see InterpolationFlags). The method INTER_AREA is not supported by this function.
borderMode	Pixel extrapolation method (see BorderTypes). When borderMode=BORDER_TRANSPARENT, it means that the pixels in the destination image that corresponds to the "outliers" in the source image are not modified by the function.
borderValue	Value used in case of a constant border. By default, it is 0.

附：

#include <opencv2/imgproc.hpp>

interpolation algorithm

Enumerator
INTER_NEAREST Python: cv.INTER_NEAREST	nearest neighbor interpolation
INTER_LINEAR Python: cv.INTER_LINEAR	bilinear interpolation
INTER_CUBIC Python: cv.INTER_CUBIC	bicubic interpolation
INTER_AREA Python: cv.INTER_AREA	resampling using pixel area relation. It may be a preferred method for image decimation, as it gives moire'-free results. But when the image is zoomed, it is similar to the INTER_NEAREST method.
INTER_LANCZOS4 Python: cv.INTER_LANCZOS4	Lanczos interpolation over 8x8 neighborhood
INTER_LINEAR_EXACT Python: cv.INTER_LINEAR_EXACT	Bit exact bilinear interpolation
INTER_MAX Python: cv.INTER_MAX	mask for interpolation codes
WARP_FILL_OUTLIERS Python: cv.WARP_FILL_OUTLIERS	flag, fills all of the destination image pixels. If some of them correspond to outliers in the source image, they are set to zero
WARP_INVERSE_MAP Python: cv.WARP_INVERSE_MAP	flag, inverse transformation For example, linearPolar or logPolar transforms: flag is not set: dst(ρ,)=src(x,y) flag is set: dst(x,y)=src(ρ,)

下面放出精简后的以remap函数为核心的示例程序，方便大家快速掌握remap函数的使用方法。

//-----------------------------------【程序说明】----------------------------------------------
//  程序名称:：《【OpenCV入门教程之十七】OpenCV重映射 & SURF特征点检测合辑 》 博文配套源码 
//  开发所用IDE版本：Visual Studio 2010
//    开发所用OpenCV版本： 2.4.9
//  2014年5月26日 Created by 浅墨
//  配套博文链接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557
//  PS:程序结合配合博文学习效果更佳
//  浅墨的微博：@浅墨_毛星云 http://weibo.com/1723155442
//  浅墨的知乎：http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun
//  浅墨的豆瓣：http://www.douban.com/people/53426472/
//----------------------------------------------------------------------------------------------
 
//-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------
//  描述：包含程序所依赖的头文件
//---------------------------------------------------------------------------------------------- 
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
 
//-----------------------------------【命名空间声明部分】--------------------------------------
//          描述：包含程序所使用的命名空间
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
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(  )
{
 //【0】变量定义
 Mat srcImage, dstImage;
 Mat map_x, map_y;
 
 //【1】载入原始图
 srcImage = imread( "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; }  
 imshow("原始图",srcImage);
 
 //【2】创建和原始图一样的效果图，x重映射图，y重映射图
 dstImage.create( srcImage.size(), srcImage.type() );
 map_x.create( srcImage.size(), CV_32FC1 );
 map_y.create( srcImage.size(), CV_32FC1 );
 
 //【3】双层循环，遍历每一个像素点，改变map_x & map_y的值
 for( int j = 0; j < srcImage.rows;j++)
 { 
  for( int i = 0; i < srcImage.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>(srcImage.rows - j);
  } 
 }
 
 //【4】进行重映射操作
 remap( srcImage, dstImage, map_x, map_y, CV_INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0,0, 0) );
 
 //【5】显示效果图
 imshow( "【程序窗口】", dstImage );
 waitKey();
 
 return 0;
}

opencv 图像处理 重映射 remap（）

重映射

remap( )函数解析

opencv 图像处理重映射 remap（）