【学习OpenCV4】图像变换方法总结（放缩、翻转、旋转）

图像变换方法

一、图像放缩Resize
二、图像翻转flip
三、图像旋转warpAffine

一、图像放缩Resize

1.1 基本知识
图像放缩用到了许多插值方法，常见的差值算法有线性插值、立方差值、双立方差值、采样放缩算法等等。
所使用的API为 resize()，函数的定义如下

void resize(
InputArray src, //输入图像
OutputArray dst,//输出图像
Size dsize,     //输出尺寸
double fx=0,   //水平缩放比例
double fy=0,   //垂直缩放比例
int interpolation=INTER_LINEAR //插值方式
)

其中dsize为0时，fx和fy均不可为零；fx和fy为0时，输出图像按dsize输出

interpolation内插方式有以下四种：
CV_INTER_NEAREST 最邻近插值点法

CV_INTER_LINEAR 双线性插值法

CV_INTER_AREA 邻域像素再取样插补

CV_INTER_CUBIC 双立方插补，4*4大小的补点

1.2 示例程序

void MyDemo::resize_Demo(Mat& image) {Mat zoomin, zoomout;   //定义输出图像int h = image.rows;        //获取原图像的宽高int w = image.cols;resize(image, zoomin, Size(w * 1.5, h * 1.5), 0, 0, INTER_LINEAR);    //图像放大1.5倍imshow("zoomin", zoomin);resize(image, zoomout, Size(w / 2, h / 2), 0, 0, INTER_LINEAR);        //图像缩小2倍imshow("zoomout", zoomout);
}

二、图像翻转flip

图像反转就是将图像左右或上下反转镜像。所用到的函数是 flip()，函数的定义如下。

 void cv::flip(cv::InputArray    src,            // 输入图像cv::OutputArray dst,             // 输出图像int          flipCode = 0   // >0: 沿y轴翻转, 0: 沿x轴翻转, <0: x、y轴同时翻转);

测试程序如下：

void MyDemo::flip_Demo(Mat& image) {Mat dst;flip(image, dst, 0); //上下翻转imshow("上下翻转", dst);flip(image, dst, 1);    //左右翻转imshow("左右翻转", dst);flip(image, dst, -1);   //对角线翻转（180°旋转）imshow("对角线翻转（180°旋转）", dst);
}

三、图像旋转warpAffine

void cv::warpAffine (InputArray      src,    //输入图像OutputArray   dst,    //输出图像InputArray        M,      //变换矩阵Size          dsize,  //输出图像大小int             flags = INTER_LINEAR,          //插值方式int           borderMode = BORDER_CONSTANT,  //图像边缘像素模式const Scalar& borderValue = Scalar()         //边界填充值

其中M变换矩阵可以通过如下函数获得，旋转矩阵的形式如下：

M=cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

由于旋转之后，图像的大小会发生变化，因此需要重新计算图像的长宽，计算方法可以参考下图：

图像旋转的示例程序如下：

void MyDemo::rotate_Demo(Mat& image) {Mat dst, M;int h = image.rows;int w = image.cols;M = getRotationMatrix2D(Point2f(w / 2, h / 2), 45, 1.0);   //定义变换矩阵Mdouble cos = abs(M.at<double>(0, 0));   //求cos值double sin = abs(M.at<double>(0, 1)); //求sin值int nw = cos * w + sin * h;        //计算新的长、宽int nh = sin * w + cos * h;M.at<double>(0, 2) += (nw / 2 - w / 2);       //计算新的中心M.at<double>(1, 2) += (nh / 2 - h / 2);warpAffine(image, dst, M, Size(nw,nh), INTER_LINEAR,0,Scalar(255,255,255));imshow("Rotation", dst);
}

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