簡介

圖像的幾何變換不改變圖像的像素值，而是改變像素所在的幾何位置，從變換的性質(zhì)來分，圖像的幾何變換有圖像的位置變換（平移，鏡像，旋轉(zhuǎn)）、圖像的形狀變換（放大，縮小，錯(cuò)切）等基本變換，以及圖像的復(fù)合變換等，

一、圖像平移

圖像平移是將一幅圖像中所有的點(diǎn)都按照指定的平移量在水平，垂直方向移動(dòng)，平移后的圖像與原圖像相同，平移后的圖像上的每一個(gè)點(diǎn)都可以在原圖像中找到對(duì)應(yīng)的點(diǎn)。圖像是由像素組成，假設(shè)原來的像素坐標(biāo)為（x0，y0），經(jīng)過平移量（△x，△y）坐標(biāo)變?yōu)椋▁1，y1）

用數(shù)學(xué)可以表示：x1=x0+△x，y1=y0+△xy

平移變換分為兩種，一種是圖像大小改變，這樣最后的原圖像會(huì)有一部分不在圖像中，另一種是圖像大小改變，這樣可以保全原圖像的內(nèi)容

1.圖像平移代碼 （不改變圖像大?。?/h3>

#include<iostream>
#include<opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
	Mat img1;
	img1 = imread("貓1.jpg");
	imshow("原圖", img1);
	int r = img1.rows;
	int c = img1.cols;
	int x0 = 100;
	int y0 = 100;
	Mat img2(img1.size(), img1.type());
	for (int i = 0; i < r; i++)
	{
		for (int j = 0; j < c; j++)
		{
			int x = j - x0;
			int y = i - y0;
			if (x >= 0 && y >= 0 && x < c&&y < r)
			{
				img2.at<Vec3b>(i, j) = img1.ptr<Vec3b>(y)[x];
			}
		}
	}
	imshow("不改變圖像大小", img2);
	waitKey(0);
}

效果如下：

2.圖像平移代碼 （改變圖像大?。?/h3>

代碼如下（示例）：

int main()
{
	Mat img1;
	img1 = imread("貓1.jpg");
	imshow("原圖", img1);
	int x0 = 100;
	int y0 = 100;
	int r = img1.rows + y0;
	int c = img1.cols + x0;
	Mat img2(r,c, img1.type());
	for (int i = 0; i < r; i++)
	{
		for (int j = 0; j < c; j++)
		{
			int x = j - x0;
			int y = i - y0;
			if (x >= 0 && y >= 0 && x < c&&y < r)
			{
				img2.at<Vec3b>(i, j) = img1.ptr<Vec3b>(y)[x];
			}
		}
	}
	imshow("改變圖像大小", img2);
	waitKey(0);
}

效果如下：

二、圖像旋轉(zhuǎn)

圖像旋轉(zhuǎn)是數(shù)字圖像處理的一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，是圖像的幾何變換的手法之一。一般圖像的旋轉(zhuǎn)是圖像的位置變換，但旋轉(zhuǎn)后，圖像的大小一般會(huì)改變。在圖像旋轉(zhuǎn)變換中，既可以把轉(zhuǎn)出顯示區(qū)域的圖像截去，也可以擴(kuò)大圖像范圍以顯示所用的圖像。

1.圖像旋轉(zhuǎn)函數(shù)

opencv提供的getRotationMatrix2D函數(shù)來實(shí)現(xiàn)圖像旋轉(zhuǎn)，用來計(jì)算出旋轉(zhuǎn)矩陣。

Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale)
		center 旋轉(zhuǎn)中心點(diǎn)
		angle  旋轉(zhuǎn)的角度
		scale 圖像縮放因子

2.仿射變換函數(shù)

計(jì)算出旋轉(zhuǎn)矩陣后，還需要把旋轉(zhuǎn)應(yīng)用到仿射變換的輸出，仿射變換函數(shù)是warpAffine

void warpAffine(InputArray src, OutputArray dst,
		InputArray M, Size dsize,
		int flags = INTER_LINEAR,
		int borderMode = BORDER_CONSTANT,
		const Scalar& borderValue = Scalar());
	src 輸入
	dst 輸出
	M 變換矩陣
	Size 尺寸
	flags 插值算法標(biāo)識(shí)符
	borderMode 邊界像素模式
	borderValue 邊界取值

3.代碼

int main()
{
	Mat img1;
	img1 = imread("貓1.jpg");
	imshow("原圖", img1);
	Point center(img1.cols / 2, img1.rows / 2);
	Mat m = getRotationMatrix2D(center, 30, 0.5);
	Mat img2;
	warpAffine(img1, img2, m, img1.size());
	imshow("旋轉(zhuǎn)", img2);
	waitKey(0);
}

效果如下：

三、圖像縮放

圖像比例縮放是值將給定的圖像在x軸方向按比例縮放fx倍，在y軸方向按比例縮放fy倍

1.圖像縮放函數(shù)

void resize(InputArray src, OutputArray dst,
		Size dsize, double fx = 0, double fy = 0,
		int interpolation = INTER_LINEAR);
	src 輸入
	dst 輸出
	dsize 尺寸
	fx 在x軸縮放比例
	fy 在y軸縮放比例
	interpolation 插值方式

2.圖像縮小代碼

int main()
{
	Mat img1;
	img1 = imread("貓1.jpg");
	imshow("原圖", img1);
	Mat img2;
	resize(img1, img2, Size(img1.cols / 2, img1.rows / 2));
	imshow("縮小", img2);
	waitKey(0);
}

效果如下：

3.圖像放大代碼

int main()
{
	Mat img1;
	img1 = imread("貓1.jpg");
	imshow("原圖", img1);
	Mat img2;
	resize(img1, img2, Size(img1.cols * 2, img1.rows * 2));
	imshow("放大", img2);
	waitKey(0);
}

效果如下：

總結(jié)

本文簡單介紹了圖像平移，旋轉(zhuǎn)，縮放，這是最基本的調(diào)用函數(shù)解決，其中還有運(yùn)用數(shù)學(xué)公式解決，這里沒有介紹，有興趣的可以去了解了解，更多關(guān)于C++ opencv幾何變換的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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