图像变换-图像拉伸、收缩、扭曲、旋转[1] - 仿射变换(cvWarpAffine)

拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。仿射变换通常用单应性建模，利用cvWarpAffine解决密集映射，用cvTransform解决稀疏映射。仿射变换可以将矩形转换成平行四边形，它可以将矩形的边压扁但必须保持边是平行的，也可以将矩形旋转或者按比例变化。透视变换提供了更大的灵活性，一个透视变换可以将矩阵转变成梯形。当然，平行四边形也是梯形，所以仿射变换是透视变换的子集。

本小节实现图像的仿射变换。

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以下是本例程用到的方法：

CloneImage
制作图像的完整拷贝

IplImage* cvCloneImage( const IplImage* image );
image
原图像.
函数 cvCloneImage 制作图像的完整拷贝包括头、ROI和数据
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GetAffineTransform

由三对点计算仿射变换

CvMat* cvGetAffineTransform( const CvPoint2D32f* src,const CvPoint2D32f* dst, CvMat* map_matrix );

src

输入图像的三角形顶点坐标。

dst

输出图像的相应的三角形顶点坐标。

map_matrix

指向2×3输出矩阵的指针。

函数cvGetAffineTransform计算满足以下关系的仿射变换矩阵：

这里,dst(i)= (x'_i,y'_i),src(i)= (x_i,y_i),i = 0..2.

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WarpAffine

对图像做仿射变换

void cvWarpAffine( const CvArr* src, CvArr* dst, constCvMat* map_matrix,

                  int flags=CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS,

                  CvScalar fillval=cvScalarAll(0) );

src

输入图像.

dst

输出图像.

map_matrix

2×3 变换矩阵

flags

插值方法和以下开关选项的组合：

·       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，因此可以直接用来做象素插值。否则, 函数从 map_matrix 得到反变换。

fillval

用来填充边界外面的值

函数 cvWarpAffine 利用下面指定的矩阵变换输入图像：

• 如果没有指定 CV_WARP_INVERSE_MAP ，
• 否则， 

函数与 cvGetQuadrangleSubPix 类似，但是不完全相同。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。要变换稀疏矩阵，使用 cxcore 中的函数 cvTransform 。

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1. #include<cv.h>  
2. #include<highgui.h>  
3.   
4. #pragma comment(lib, "cv.lib")  
5. #pragma comment(lib, "cxcore.lib")  
6. #pragma comment(lib, "highgui.lib")  
7.   
8. int main()  
9. {  
10.     CvPoint2D32f srcTri[3], dstTri[3];  
11.     CvMat*       rot_mat = cvCreateMat (2, 3, CV_32FC1);  
12.     CvMat*       warp_mat = cvCreateMat (2, 3, CV_32FC1);  
13.     IplImage*    src = NULL;  
14.     IplImage*    dst = NULL;  
15.   
16.     src = cvLoadImage ("test.png", 1);  
17.     cvNamedWindow("src", 1);  
18.     cvShowImage("src", src);  
19.     dst = cvCloneImage (src);  
20.     dst->origin = src->origin;  
21.     cvZero (dst);  
22.   
23.     srcTri[0].x = 0;  
24.     srcTri[0].y = 0;  
25.     srcTri[1].x = src->width - 1;  
26.     srcTri[1].y = 0;  
27.     srcTri[2].x = 0;  
28.     srcTri[2].y = src->height - 1;  
29.   
30.     dstTri[0].x = src->width * 0.0;  
31.     dstTri[0].y = src->height * 0.33;  
32.     dstTri[1].x = src->width * 0.85;  
33.     dstTri[1].y = src->height * 0.25;  
34.     dstTri[2].x = src->width * 0.15;  
35.     dstTri[2].y = src->height * 0.7;  
36.   
37.     cvGetAffineTransform (srcTri, dstTri, warp_mat);  
38.     cvWarpAffine (src, dst, warp_mat);  
39.     cvCopy (dst, src);  
40.   
41.     CvPoint2D32f center = cvPoint2D32f (src->width / 2, src->height / 2);  
42.     double angle = -50.0;  
43.     double scale = 0.6;  
44.     cv2DRotationMatrix (center, angle, scale, rot_mat);  
45.     cvWarpAffine (src, dst, rot_mat);  
46.   
47.     cvNamedWindow ("Affine_Transform", 1);  
48.     cvShowImage ("Affine_Transform", dst);  
49.   
50.     cvWaitKey (0);  
51.   
52.     cvReleaseImage (&src);  
53.     cvReleaseImage (&dst);  
54.     cvReleaseMat (&warp_mat);  
55.     cvReleaseMat (&rot_mat);  
56.   
57.     return 0;  
58. }  

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原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/54780847