OpenCV CUDA模块图像变形------对图像进行GPU加速的透视变换函数warpPerspective()

• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

算法描述

该函数用于对图像进行 GPU 加速的透视变换（Perspective Transformation），是 cv::warpPerspective 的 CUDA 版本。支持任意角度的投影变换，适用于图像矫正、视角变换等场景。

函数原型

void cv::cuda::warpPerspective 	
(
 	InputArray  	src,
	OutputArray  	dst,
	InputArray  	M,
	Size  	dsize,
	int  	flags = INTER_LINEAR,
	int  	borderMode = BORDER_CONSTANT,
	Scalar  	borderValue = Scalar(),
	Stream &  	stream = Stream::Null() 
) 		

参数

参数名	说明
src	源图像。支持像素深度为 CV_8U、CV_16U、CV_32S 或 CV_32F 的图像，通道数为 1、3 或 4。
dst	目标图像，类型与 src 相同，尺寸为 dsize。
M	3x3 的透视变换矩阵（Mat 或 UMat 类型）。
dsize	输出图像的尺寸（宽 x 高）。
flags	插值方法组合（参考 resize 函数），以及可选标志 WARP_INVERSE_MAP，表示 M 是一个逆变换（即从目标图像到源图像的映射）。仅支持 INTER_NEAREST、INTER_LINEAR 和 INTER_CUBIC 插值方法。
borderMode	像素外推方法（边界填充方式）。
borderValue	当边界模式为 BORDER_CONSTANT 时使用的填充值，默认为黑色（0）。
stream	用于异步版本的 CUDA 流对象。

代码示例

#include <opencv2/cudawarping.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat h_src = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/Lenna.png", cv::IMREAD_COLOR );
    if ( h_src.empty() )
    {
        std::cerr << "无法加载图像！" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 上传到 GPU
    cv::cuda::GpuMat d_src, d_dst;
    d_src.upload( h_src );

    // 定义源图像中的四个点和目标图像中的对应点
    cv::Point2f srcPoints[ 4 ] = { { 0, 0 }, { h_src.cols - 1, 0 }, { 0, h_src.rows - 1 }, { h_src.cols - 1, h_src.rows - 1 } };

    cv::Point2f dstPoints[ 4 ] = {
        { h_src.cols * 0.1f, h_src.rows * 0.1f }, { h_src.cols * 0.9f, h_src.rows * 0.2f }, { h_src.cols * 0.2f, h_src.rows * 0.8f }, { h_src.cols * 0.8f, h_src.rows * 0.9f }
    };

    // 构造透视变换矩阵
    cv::Mat M = cv::getPerspectiveTransform( srcPoints, dstPoints );

    // 设置输出尺寸
    cv::Size dsize( h_src.cols, h_src.rows );

    // 执行透视变换
    cv::cuda::warpPerspective( d_src, d_dst, M, dsize, cv::INTER_LINEAR );

    // 下载并显示结果
    cv::Mat h_dst;
    d_dst.download( h_dst );
    cv::imshow( "Original Image", h_src );
    cv::imshow( "Warped Perspective Image", h_dst );
    cv::waitKey( 0 );

    return 0;
}

运行结果