opencv仿射变换

#include <opencv2/opencv.hpp>

/*

功能:对一系列坐标点进行平移仿射变换

参数:

srcPoints:输入点坐标

dstPoints:变换后的点坐标

x:x方向平移的距离

y:y方向平移的距离

*/

void tranlatePoints(std::vector<cv::Point2f>& srcPoints, std::vector<cv::Point2f>& dstPoints,double x,double y)

{

cv::Mat affineMatrix = (cv::Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, x, 0, 1,y);

cv::transform(srcPoints, dstPoints, affineMatrix);

}

/*

功能:对一系列点进行旋转仿射变换

参数:

srcPoints:输入点坐标

dstPoints:变换后的点坐标

basePoint:旋转基准点

zoomRate:缩放比例,默认为1表示不缩放

*/

void rotatePoints(std::vector<cv::Point2f>& srcPoints, std::vector<cv::Point2f>& dstPoints, cv::Point& basePoint,int degree, float zoomRate=1)

{

cv::Mat affineMatrix = cv::getRotationMatrix2D(basePoint,degree,zoomRate);

cv::transform(srcPoints, dstPoints, affineMatrix);

}

/*

功能:对一系列点进行缩放仿射变换

参数:

srcPoints:输入点坐标

dstPoints:变换后的点坐标

basePoint:缩放基准点

zoomRate:缩放比例

*/

void zoomPoints(std::vector<cv::Point2f>& srcPoints, std::vector<cv::Point2f>& dstPoints, cv::Point& basePoint,float zoomRate)

{

cv::Mat affineMatrix = cv::getRotationMatrix2D(basePoint,0,zoomRate);

cv::transform(srcPoints, dstPoints, affineMatrix);

}

/*

功能:对一张图片进行平移

参数:

src:要平移的图片

dst:平移的结果

x:x方向平移的距离

y:y方向平移的距离

*/

void translateImage(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, double x, double y)

{

cv::Mat M = (cv::Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, x, 0, 1, y);

cv::warpAffine(src, dst, M, src.size());

}

/*

功能:对一张图片进行旋转

参数:

image:输入图像

imgOut:旋转后的图像

angle:旋转角度

*/

void rotateImage(cv::Mat& image, cv::Mat& imgOut, int angle)

{

/*

对旋转的进行改进,由于图形是一个矩形,旋转后的新图像的形状是一个原图像的外接矩形

因此需要重新计算出旋转后的图形的宽和高

*/

int width = image.cols;

int height = image.rows;

double radian = angle * CV_PI / 180.;//角度转换为弧度

double width_rotate = fabs(width*cos(radian)) + fabs(height*sin(radian));

double height_rotate = fabs(width*sin(radian)) + fabs(height*cos(radian));

//旋转中心 原图像中心点

cv::Point2f center((float)width / 2.0, (float)height / 2.0);

//旋转矩阵

cv::Mat m1 = cv::getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0);

//m1为2行3列通道数为1的矩阵

//变换矩阵的中心点相当于平移一样 原图像的中心点与新图像的中心点的相对位置

m1.at<double>(0, 2) += (width_rotate - width) / 2.;

m1.at<double>(1, 2) += (height_rotate - height) / 2.;

if (image.channels() == 1)

{

cv::warpAffine(image, imgOut, m1, cv::Size(width_rotate, height_rotate), cv::INTER_LINEAR, 0, cv::Scalar(0));

}

else if (image.channels() == 3)

{

cv::warpAffine(image, imgOut, m1, cv::Size(width_rotate, height_rotate), cv::INTER_LINEAR, 0, cv::Scalar(0,0,0));

}

}

/*

功能:对一张图片进行缩放

参数:

src:输入图像

dst:缩放后的图像

basePoint:缩放基准点

zoomRate:缩放比例

*/

void zoomImage(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, cv::Point& rotaPoint, float zoomRate)

{

cv::Mat M = cv::getRotationMatrix2D(rotaPoint, 0, zoomRate);

cv::warpAffine(src, dst, M, src.size());

}

//#define TESTPOINTS

#define TESTIMAGE

int main() {

#ifdef TESTPOINTS

// 创建原始点集

std::vector<cv::Point2f> srcPoints = { cv::Point2f(100, 100), cv::Point2f(200, 200), cv::Point2f(300, 300) };

//变换点集

std::vector<cv::Point2f> dstPoints;

//tranlatePoints(srcPoints, dstPoints, 10, 10);

cv::Point point(0, 0);

//rotatePoints(srcPoints, dstPoints, point,180);

//zoomPoints(srcPoints, dstPoints, point, 0.5);

// 输出结果

std::cout << "原始点集: ";

for (const auto& point : srcPoints) {

std::cout << point << " ";

}

std::cout << std::endl;

std::cout << "仿射变换后的点集: ";

for (const auto& point : dstPoints) {

std::cout << point << " ";

}

std::cout << std::endl;

#endif // TESTPOINTS

#ifdef TESTIMAGE

cv::Mat img1 = cv::imread("D:/20240103141532.png");

cv::Mat dst;

//translateImage(img1, dst, -50, 50);

//cv::imshow("src",img1);

//cv::imshow("1", dst);

//cv::waitKey(0);

//for (int i = 0; i < 36; i++)

//{

// rotateImage(img1, dst,i * 10);

// cv::imshow("1", dst);

// cv::waitKey(0);

//}

//int width = img1.cols;

//int height = img1.rows;

//cv::Point basePoint((float)width / 2.0, (float)height / 2.0);

//zoomImage(img1, dst, basePoint, 0.5);

//cv::imshow("src", img1);

//cv::imshow("1", dst);

//cv::waitKey(0);

#endif // TESTIMAGE

return 0;

}

相关推荐
源码宝22 分钟前
HIS系统源代码
java·人工智能·源码·his系统·程序代码
dgsiwbe25 分钟前
人工智能-深度学习-神经网络-激活函数
人工智能·深度学习·神经网络
凌虚(失业了求个工作)37 分钟前
AI 声音:数字音频、语音识别、TTS 简介与使用示例
人工智能·后端·python·深度学习·语音识别
姚家湾39 分钟前
探讨播客的生态系统
人工智能·播客
liuhui24439 分钟前
强化学习导论 -章9 基于函数逼近的同轨策略预测
人工智能·决策树·机器学习·强化学习
新加坡内哥谈技术1 小时前
AI界的信仰危机:单靠“规模化”智能增长的假设,正在面临挑战
大数据·人工智能·语言模型·chatgpt
战场小包2 小时前
AI潮汐日报1128期:Sora泄露引发争议、百度早期研究对AI领域Scaling Law的贡献、Meta发布系列AI开源项目
人工智能·aigc·业界资讯·agi·ai资讯
weixin_543662862 小时前
BERT的中文问答系统36-2
大数据·数据结构·数据库·人工智能·python
一个处女座的程序猿2 小时前
LLMs:LLMs Course大语言模型课程/教程及其相关文本资料/图片资料/视频资料概览(非正式/但持续更新)、资料集合之详细攻略
人工智能·语言模型·大语言模型
cnbestec2 小时前
Reachy 2,专为AI与机器人实验室打造的卓越开源双臂移动操作平台!
人工智能·科技·机器人