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1.图像仿射变换介绍 仿射变换#xff1a;
仿射变换矩阵#xff1a;
仿射变换公式#xff1a;
2.仿射变换函数
仿射变换函数#xff1a;warpAffine()
图像旋转#xff1a;getRotationMatrix2D()
计算仿射变换矩阵#xff1a;getAffineTransform()
3.demo 1.…
目录
1.图像仿射变换介绍 仿射变换
仿射变换矩阵
仿射变换公式
2.仿射变换函数
仿射变换函数warpAffine()
图像旋转getRotationMatrix2D()
计算仿射变换矩阵getAffineTransform()
3.demo 1.图像仿射变换介绍 仿射变换 仿射变换是由平移、缩放、旋转、翻转和错切组合得到也称为三点变换。 仿射变换矩阵 仿射变换可以通过一个2x3的仿射变换矩阵来表示该矩阵包含了平移、缩放、旋转和剪切等变换的参数。仿射变换矩阵的一般形式如下 | A B Tx | | C D Ty | 其中 (A, B) 和 (C, D) 控制了图像的旋转和缩放(Tx, Ty) 控制了图像的平移。
仿射变换公式 对于一个点 P(x, y) 在原始坐标系中经过仿射变换后得到的新坐标 P(x, y) 可以通过以下公式计算 x A * x B * y Tx y C * x D * y Ty 其中 (x, y) 是原始坐标系中点的坐标。 (x, y) 是仿射变换后点的新坐标。 A、B、C 和 D 是控制旋转、缩放和剪切的矩阵元素。 Tx 和 Ty 是平移的量。
这两个公式描述了仿射变换对坐标点的影响。通过适当地设置矩阵元素和平移量你可以实现各种类型的仿射变换包括平移、旋转、缩放和剪切。
2.仿射变换函数
仿射变换函数warpAffine() void cv::warpAffine ( InputArray src, OutputArray dst, InputArray M Size dsize int flags INTER_LINEAR, int borderMode BORDER CONSTANT, const Scalar borderValue scalar() src:输入图像dst:仿射变换后输出图像与src数据类型相同但是尺寸与dsize相同M:2X3的变换矩阵。dsize:输出图像的尺寸flags:插值方法标志borderMode:像素边界外推方法的标志borderValue:填充边界使用的数值默认情况下为0
其中边界填充方法和对应标志 图像旋转getRotationMatrix2D() Mat cv::getRotationMatrix2D ( Point2f center. double angle double scale center:图像旋转的中心位置。angle:图像旋转的角度单位为度正值为逆时针旋转。scale: 两个轴的比例因子可以实现旋转过程中的图像缩放不缩放输入1。 计算仿射变换矩阵getAffineTransform() Mat cv::getAffineTransform ( const Point2f src[] const Point2f dst[] ) src[]:原图像中的三个像素坐标。dst[]:目标图像中的三个像素坐标。
3.demo
#include jni.h
#include string
#include android/bitmap.h
#include opencv2/opencv.hpp
#include iostream
#include android/log.h#define LOG_TAG xxx
#define LOGD(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_DEBUG, LOG_TAG, __VA_ARGS__)using namespace cv;
using namespace std;
extern C
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_example_myapplication_MainActivity_opencv_1test(JNIEnv *env, jclass clazz,jobject bitmap) {AndroidBitmapInfo info;void *pixels;CV_Assert(AndroidBitmap_getInfo(env, bitmap, info) 0);//判断图片是位图格式有RGB_565 、RGBA_8888CV_Assert(info.format ANDROID_BITMAP_FORMAT_RGBA_8888 ||info.format ANDROID_BITMAP_FORMAT_RGB_565);CV_Assert(AndroidBitmap_lockPixels(env, bitmap, pixels) 0);CV_Assert(pixels);//将bitmap转化为Mat类 原图像MatMat image(info.height, info.width, CV_8UC4, pixels);Mat rotation0,img_warp0;double angle30;//设置图像的旋转角度Size dst_size(image.rows,image.cols);//设置输出图像Point2f center(image.rows/2.0,image.cols/2.0);//设置图像的旋转中心rotation0getRotationMatrix2D(center,angle,1);//计算仿射变换矩阵warpAffine(image,img_warp0,rotation0,dst_size);imwrite(/sdcard/DCIM/img_warp0.jpg,img_warp0);//根据定义的三个点进行仿射变换Point2f src_points[3];Point2f dst_points[3];//原始图像中的三个点src_points[0]Point2f(0,0);src_points[1]Point2f (0,(float )(image.cols-1));src_points[2]Point2f ((float )(image.rows-1),(float )(image.cols-1));//仿射变换后图像中的三个点dst_points[0]Point2f ((float )(image.rows)*0.11,(float )(image.cols)*0.20);dst_points[1]Point2f ((float )(image.rows)*0.15,(float )(image.cols)*0.70);dst_points[2]Point2f ((float )(image.rows)*0.81,(float )(image.cols)*0.85);Mat rotation1,img_warp1;rotation1 getAffineTransform(src_points,dst_points);//根据对应点求取仿射变换矩阵warpAffine(image,img_warp1,rotation1,dst_size);//进行仿射变换imwrite(/sdcard/DCIM/img_warp1.jpg,img_warp1);} img_warp0 img_warp1
