OPENCV用户手册之图像处理部分（之二）：采样、差值与几何变换（中文翻译）

2004年09月03日 09:26:00

采样、差值和几何变换

翻译：HUNNISH, 阿须数码

InitLineIterator

初始化线段迭代器

int cvInitLineIterator( const CvArr* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2,                        CvLineIterator* line_iterator, int connectivity=8 );

image
带线段的图像.
pt1
线段起始点
pt2
线段结束点
line_iterator
指向线段迭代器结构的指针
connectivity
被扫描线段的连通数，4 或
8.

函数
cvInitLineIterator
初始化线段迭代器，并返回两点之间的象素点数目。两个点必须在图像内。当迭代器初始化后，连接两点的光栅线上所有点，都可以连续通过调用

CV_NEXT_LINE_POINT

来得到。线段上的点是使用 4－连通或8－连通利用
Bresenham 算法逐点计算的。

例子：使用线段迭代器计算彩色线上象素值的和

CvScalar sum_line_pixels( IplImage* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2 )    {        CvLineIterator iterator;        int blue_sum = 0, green_sum = 0, red_sum = 0;        int count = cvInitLineIterator( image, pt1, pt2, &iterator, 8 );        for( int i = 0; i < count; i++ ){            blue_sum += iterator.ptr[0];            green_sum += iterator.ptr[1];            red_sum += iterator.ptr[2];            CV_NEXT_LINE_POINT(iterator);                        {            int offset, x, y;                        offset = iterator.ptr - (uchar*)(image->imageData);            y = offset/image->widthStep;            x = (offset - y*image->widthStep)/(3*sizeof(uchar) );            printf("(%d,%d)\n", x, y );            }        }        return cvScalar( blue_sum, green_sum, red_sum );    }

SampleLine

将光栅线读入缓冲区

int cvSampleLine( const CvArr* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2,                  void* buffer, int connectivity=8 );

image
带线段图像
pt1
起点
pt2
终点
buffer
存储线段点的缓存区，必须有足够大小来存储点 max( |

pt2.x

-

pt1.x

|+1,
|

pt2.y

-

pt1.y

|+1
) ：8－连通情况下，以及 |

pt2.x

-

pt1.x

|+|

pt2.y

-

pt1.y

|+1
： 4－连通情况下.
connectivity
The line connectivity, 4 or 8.

函数 cvSampleLine 实现了线段迭代器的一个特殊应用。它读取由两点
pt1 和 pt2 确定的线段上的所有图像点，包括终点，并存储到缓存中。

GetRectSubPix

从图像中提取象素矩形，使用子象素精度

void cvGetRectSubPix( const CvArr* src, CvArr* dst, CvPoint2D32f center );

src
输入图像.
dst
提取的矩形.
center
提取的象素矩形的中心，浮点数坐标。中心必须位于图像内部.

函数
cvGetRectSubPix 从图像

src 中提取矩形

:

dst(x, y) = src(x + center.x - (width(dst)-1)*0.5, y + center.y - (height(dst)-1)*0.5)

其中非整数象素点坐标采用双线性差值提取。对多通道图像，每个通道独立单独完成提取。矩形中心必须位于图像内部，而整个矩形可以部分不在图像内。这种情况下，复制的边界模识用来得到图像边界外的象素值（Hunnish:令人费解）

GetQuadrangleSubPix

提取象素四边形，使用子象素精度

void cvGetQuadrangleSubPix( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* map_matrix,                            int fill_outliers=0, CvScalar fill_value=cvScalarAll(0) );

src
输入图像.
dst
提取的四边形.
map_matrix
3 × 2 变换矩阵
[

A

|

b

]
（见讨论）.
fill_outliers

该标志位指定是否对原始图像边界外面的象素点使用复制模式(

fill_outliers

=0)进行差值或者将其设置为指定值(

fill_outliers

=1)。
fill_value
对原始图像边界外面的象素设定固定值，当

fill_outliers

=1.

函数
cvGetQuadrangleSubPix 从图像

src

中提取四边形，使用子象素精度，并且将结果存储于

dst

,计算公式是：

dst(x+width(dst)/2, y+height(dst)/2)= src( A11x+A12y+b1, A21x+A22y+b2),where [code]A

and

b

are taken from

map_matrix

| A11 A12 b1 |map_matrix = | | | A21 A22 b2 |
[/code]
其中在非整数坐标 A"(x,y)T+b
的象素点值通过双线性变换得到。多通道图像的每一个通道都单独计算.

例子：使用 cvGetQuadrangleSubPix
进行图像旋转

#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "math.h"int main( int argc, char** argv ){    IplImage* src;        if( argc==2 && (src = cvLoadImage(argv[1], -1))!=0)    {        IplImage* dst = cvCloneImage( src );        int delta = 1;        int angle = 0;        cvNamedWindow( "src", 1 );        cvShowImage( "src", src );        for(;;)        {            float m[6];            double factor = (cos(angle*CV_PI/180.) + 1.1)*3;            CvMat M = cvMat( 2, 3, CV_32F, m );            int w = src->width;            int h = src->height;            m[0] = (float)(factor*cos(-angle*2*CV_PI/180.));            m[1] = (float)(factor*sin(-angle*2*CV_PI/180.));            m[2] = w*0.5f;            m[3] = -m[1];            m[4] = m[0];            m[5] = h*0.5f;            cvGetQuadrangleSubPix( src, dst, &M, 1, cvScalarAll(0));            cvNamedWindow( "dst", 1 );            cvShowImage( "dst", dst );            if( cvWaitKey(5) == 27 )                break;            angle = (angle + delta) % 360;        }    }    return 0;}

Resize

图像大小变换

void cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation=CV_INTER_LINEAR );

src
输入图像.
dst
输出图像.
interpolation
差值方法:

CV_INTER_NN - 最近邻差值,

CV_INTER_LINEAR - 双线性差值 (缺省使用)

CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样。当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大是，类似于

CV_INTER_NN

方法..

CV_INTER_CUBIC - 立方差值.

函数
cvResize 将图像

src

改变尺寸得到与

dst 同样大小。

若设定 ROI，函数将按常规支持 ROI.

WarpAffine

对图像做仿射变换

void cvWarpAffine( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* 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
差值方法与开关选项：

CV_WARP_FILL_OUTLIERS - 填充所有缩小图像的象素。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

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差值。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：

dst(x',y')<-src(x,y)如果没有指定 CV_WARP_INVERSE_MAP ， (x',y')T=map_matrix"(x,y,1)T+b ,否则， (x, y)T=map_matrix"(x',y&apos,1)T+b

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（因此对大图像不太合适）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 。

2DRotationMatrix

计算二维旋转的仿射变换矩阵

CvMat* cv2DRotationMatrix( CvPoint2D32f center, double angle,                           double scale, CvMat* map_matrix );

center
输入图像的旋转中心
angle
旋转角度（度）。正值表示逆时针旋转(坐标原点假设在左上角).
scale
各项同性的尺度因子
map_matrix
输出 2×3
矩阵的指针

函数
cv2DRotationMatrix 计算矩阵:

[  α  β  |  (1-α)*center.x - β*center.y ][ -β  α  |  β*center.x + (1-α)*center.y ]where α=scale*cos(angle), β=scale*sin(angle)

该变换映射旋转中心到它本身。如果这不是目的的话，应该调整平移（Hunnish: 这段话令人费解：The transformation maps
the rotation center to itself. If this is not the purpose, the
shift should be adjusted）

WarpPerspective

对图像进行透视变换

void cvWarpPerspective( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* 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
3×3 变换矩阵
flags
差值方法的开关选项:

CV_WARP_FILL_OUTLIERS - 填充所有缩小图像的象素。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

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差值。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
cvWarpPerspective 利用下面指定矩阵变换输入图像：

dst(x',y')<-src(x,y)若指定 CV_WARP_INVERSE_MAP， (tx',ty',t)T=map_matrix"(x,y,1)T+b否则， (tx, ty, t)T=map_matrix"(x',y&apos,1)T+b

要变换稀疏矩阵，使用 cxcore
中的函数
cvTransform 。

">WarpPerspectiveQMatrix

用4个对应点计算透视变换矩阵

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

src
输入图像的四边形的4个点坐标
dst
输出图像的对应四边形的4个点坐标
map_matrix
输出的 3×3
矩阵

函数
cvWarpPerspectiveQMatrix 计算透视变换矩阵，使得：

(tix'i,tiy'i,ti)T=matrix"(xi,yi,1)T

where

dst(i)=(x'i,y'i),
src(i)=(xi,yi), i=0..3

.

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