使用OpenCV 3.4进行图像的拉伸旋转平移基本处理
1、图像的基本处理1：图像的缩放操作，可以对图像进行放大或缩小,通过实验可以看到缩放的模式使用0时芯虹弋鹑清晰度效果是最差的。我们需要使用到的OpenCV的函数：void resize烫喇霰嘴( InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx = 0, double fy = 0, int interpolation = INTER_LINEAR );参数：dsize(0,0)表示Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rows)参数fx为横轴拉伸比例，fy为纵轴拉伸比率实现的主要函数代码：/*参数src: 原图像ration:等比例缩放比率type:缩放的模式 0，1，2，3，4，5，整数 */Mat resizeImg(Mat src,double ration,int type){//缩放后的目标对象Mat destImg;//进行图像等比例放大处理//邻近模式 resize(src, destImg, Size(0, 0), ration, ration, type);return destImg;}int main(){//读取本地的一张图片便显示出来Mat img = imread("F:/mm/04.jpg");imshow("原始图像",img);Mat destImg = resizeImg(img,1.2,0);imshow("图像放大1.2倍 0模式：", destImg);destImg = resizeImg(img, 1.2, 1);imshow("图像放大1.2倍 1模式：", destImg);destImg = resizeImg(img, 1.2, 2);imshow("图像放大1.2倍 2模式：", destImg);destImg = resizeImg(img, 1.2, 3);imshow("图像放大1.2倍 3模式：", destImg);destImg = resizeImg(img, 1.2, 4);imshow("图像放大1.2倍 4模式：", destImg);destImg = resizeImg(img, 1.2, 5);imshow("图像放大1.2倍 5模式：", destImg);waitKey(0);return 0;}
2、图像的基本处理2：图像的平移操作，可以实现图像按照x、y轴两个方向平移。使用到的关键函数f：void warpAffine( I荏鱿胫协nputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags = INTER_LINEAR, int borderMode = BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue = Scalar());实现的关键代码：Mat pingyiImg(Mat src){Mat destImg;//平移矩阵对象，x横轴方向平移50，y轴方向平移50Mat moving = (Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, 50, 0, 1, 50); warpAffine(src, destImg, moving, src.size());return destImg;}int main(){//读取本地的一张图片便显示出来Mat img = imread("F:/mm/04.jpg");imshow("原始图像",img);Mat destImg = pingyiImg(img);imshow("图像平移：", destImg);waitKey(0);return 0;}
3、图像的基本处理3：图像旋转，通过旋转可以对图像进行任意角度的旋转，用以矫正图像的倾斜度等。实现函数代码：Mat rotateImg(Mat src){Mat destImg;//获取变换矩阵，参数一：旋转中心坐标，参数二：旋转角度，参数三：图像缩放比例Mat roateM = getRotationMatrix2D(Point2f(src.cols/2, src.rows/2), 60, 1); warpAffine(src, destImg, roateM, src.size());return destImg;}
4、图像的基本处理4：基于三组点的仿射变换图像关键函数代码：/*目标图和源图像进行三组点计算的仿射变换*/Mat transformImg(Mat src){Mat destImg;Point2f srcTrig[3]; Point2f dstTrig[3];srcTrig[0] = Point2f(0, 0);srcTrig[1] = Point2f(src.cols - 1, 0);srcTrig[2] = Point2f(0, src.rows - 1);dstTrig[0] = Point2f(0, src.rows*0.55);dstTrig[1] = Point2f(src.cols*0.65, src.rows*0.55);dstTrig[2] = Point2f(src.cols*0.65, src.rows*0.25);Mat transformM = getAffineTransform(srcTrig, dstTrig); //获取变换矩阵warpAffine(src, destImg, transformM, src.size());return destImg;}
5、图像基本处理5： 图像镜像，可以对图像进行水平、垂直、水平+垂直进行镜像处理关键函数代码：Mat mirrorImg(Mat src){Mat destImg;//图像水平镜像Mat matrixX = (Mat_<double>(2, 3) << -1, 0, src.cols, 0, 1, 0); warpAffine(src, destImg, matrixX, src.size());imshow("水平方向镜像", destImg);Mat matrixY = (Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, 0, 0, -1, src.rows); warpAffine(src, destImg, matrixY, src.size());imshow("垂直平方向镜像", destImg);Mat matrixXY = (Mat_<double>(2, 3) << -1, 0, src.cols, 0, -1, src.rows); //水平+垂直warpAffine(src, destImg, matrixXY, src.size());imshow("水平和垂直平方向镜像", destImg);return destImg;}
6、图像基本处理6：图像透视转换处理关键函数：Mat toushiImg(Mat src){Mat destImg;Point2f srcMatric[4];Point2f destMatric[4];srcMatric[0] = Point(0, 0);srcMatric[1] = Point(src.cols - 1, 0);srcMatric[2] = Point(0, src.rows - 1);srcMatric[3] = Point(src.cols - 1, src.rows - 1);destMatric[0] = Point(src.cols*0.4, src.rows*0.3);destMatric[1] = Point(src.cols*0.7, src.rows*0.1);destMatric[2] = Point(src.cols*0.1, src.rows*0.8);destMatric[3] = Point(src.cols*0.8, src.rows*0.9);Mat toushiMatric = getPerspectiveTransform(srcMatric, destMatric); warpPerspective(src, destImg, toushiMatric, src.size());return destImg;}
