OpenCV每日函数 几何图像变换模块 (8) remap函数

一、概述

        对图像应用通用几何变换。函数 remap 使用指定的映射转换源图像:

        其中具有非整数坐标的像素值是使用一种可用的插值方法计算的。 mapx 和 mapy 可以分别编码为 map1 和 map2 中的单独浮点映射,或者 map1 中 (x,y) 的交错浮点映射,或者使用 convertMaps 创建的定点映射。 您可能希望将映射的浮点表示转换为定点表示的原因是它们可以产生更快(2x)的重新映射操作。 在转换后的情况下,map1 包含对 (cvFloor(x), cvFloor(y)),map2 包含插值系数表中的索引。

        由于当前的实施限制,输入和输出图像的大小应小于 32767x32767。

二、remap函数

1、函数原型

cv::remap (InputArray src, OutputArray dst, InputArray map1, InputArray map2, int interpolation, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=Scalar())

2、参数详解

src 源图像。
dst 目标图像。 它的大小与 map1 相同,类型与 src 相同。
map1 (x,y) 点或仅 x 值的第一个映射,其类型为 CV_16SC2、CV_32FC1 或 CV_32FC2。 有关将浮点表示形式转换为定点以提高速度的详细信息,请参阅 convertMaps。
map2 y 值的第二个映射分别具有 CV_16UC1、CV_32FC1 或无类型(如果 map1 是 (x,y) 点,则为空映射)。
interpolation 插值方法(请参阅 InterpolationFlags)。 此函数不支持方法 INTER_AREA 和 INTER_LINEAR_EXACT。
borderMode 像素外推法(请参阅 BorderTypes)。 当borderMode=BORDER_TRANSPARENT时,表示目标图像中与源图像中的“异常值”对应的像素未被函数修改。
borderValue 在常量边框的情况下使用的值。 默认为 0。

三、OpenCV源码 

1、源码路径

opencv\modules\imgproc\src\imgwarp.cpp

2、源码代码

void cv::remap( InputArray _src, OutputArray _dst,
                InputArray _map1, InputArray _map2,
                int interpolation, int borderType, const Scalar& borderValue )
{
    CV_INSTRUMENT_REGION();

    static RemapNNFunc nn_tab[] =
    {
        remapNearest<uchar>, remapNearest<schar>, remapNearest<ushort>, remapNearest<short>,
        remapNearest<int>, remapNearest<float>, remapNearest<double>, 0
    };

    static RemapFunc linear_tab[] =
    {
        remapBilinear<FixedPtCast<int, uchar, INTER_REMAP_COEF_BITS>, RemapVec_8u, short>, 0,
        remapBilinear<Cast<float, ushort>, RemapNoVec, float>,
        remapBilinear<Cast<float, short>, RemapNoVec, float>, 0,
        remapBilinear<Cast<float, float>, RemapNoVec, float>,
        remapBilinear<Cast<double, double>, RemapNoVec, float>, 0
    };

    static RemapFunc cubic_tab[] =
    {
        remapBicubic<FixedPtCast<int, uchar, INTER_REMAP_COEF_BITS>, short, INTER_REMAP_COEF_SCALE>, 0,
        remapBicubic<Cast<float, ushort>, float, 1>,
        remapBicubic<Cast<float, short>, float, 1>, 0,
        remapBicubic<Cast<float, float>, float, 1>,
        remapBicubic<Cast<double, double>, float, 1>, 0
    };

    static RemapFunc lanczos4_tab[] =
    {
        remapLanczos4<FixedPtCast<int, uchar, INTER_REMAP_COEF_BITS>, short, INTER_REMAP_COEF_SCALE>, 0,
        remapLanczos4<Cast<float, ushort>, float, 1>,
        remapLanczos4<Cast<float, short>, float, 1>, 0,
        remapLanczos4<Cast<float, float>, float, 1>,
        remapLanczos4<Cast<double, double>, float, 1>, 0
    };

    CV_Assert( !_map1.empty() );
    CV_Assert( _map2.empty() || (_map2.size() == _map1.size()));

    CV_OCL_RUN(_src.dims() <= 2 && _dst.isUMat(),
               ocl_remap(_src, _dst, _map1, _map2, interpolation, borderType, borderValue))

    Mat src = _src.getMat(), map1 = _map1.getMat(), map2 = _map2.getMat();
    _dst.create( map1.size(), src.type() );
    Mat dst = _dst.getMat();


    CV_OVX_RUN(
        src.type() == CV_8UC1 && dst.type() == CV_8UC1 &&
        !ovx::skipSmallImages<VX_KERNEL_REMAP>(src.cols, src.rows) &&
        (borderType& ~BORDER_ISOLATED) == BORDER_CONSTANT &&
        ((map1.type() == CV_32FC2 && map2.empty() && map1.size == dst.size) ||
         (map1.type() == CV_32FC1 && map2.type() == CV_32FC1 && map1.size == dst.size && map2.size == dst.size) ||
         (map1.empty() && map2.type() == CV_32FC2 && map2.size == dst.size)) &&
        ((borderType & BORDER_ISOLATED) != 0 || !src.isSubmatrix()),
        openvx_remap(src, dst, map1, map2, interpolation, borderValue));

    CV_Assert( dst.cols < SHRT_MAX && dst.rows < SHRT_MAX && src.cols < SHRT_MAX && src.rows < SHRT_MAX );

    if( dst.data == src.data )
        src = src.clone();

    if( interpolation == INTER_AREA )
        interpolation = INTER_LINEAR;

    int type = src.type(), depth = CV_MAT_DEPTH(type);

#if defined HAVE_IPP && !IPP_DISABLE_REMAP
    CV_IPP_CHECK()
    {
        if ((interpolation == INTER_LINEAR || interpolation == INTER_CUBIC || interpolation == INTER_NEAREST) &&
                map1.type() == CV_32FC1 && map2.type() == CV_32FC1 &&
                (borderType == BORDER_CONSTANT || borderType == BORDER_TRANSPARENT))
        {
            int ippInterpolation =
                interpolation == INTER_NEAREST ? IPPI_INTER_NN :
                interpolation == INTER_LINEAR ? IPPI_INTER_LINEAR : IPPI_INTER_CUBIC;

            ippiRemap ippFunc =
                type == CV_8UC1 ? (ippiRemap)ippiRemap_8u_C1R :
                type == CV_8UC3 ? (ippiRemap)ippiRemap_8u_C3R :
                type == CV_8UC4 ? (ippiRemap)ippiRemap_8u_C4R :
                type == CV_16UC1 ? (ippiRemap)ippiRemap_16u_C1R :
                type == CV_16UC3 ? (ippiRemap)ippiRemap_16u_C3R :
                type == CV_16UC4 ? (ippiRemap)ippiRemap_16u_C4R :
                type == CV_32FC1 ? (ippiRemap)ippiRemap_32f_C1R :
                type == CV_32FC3 ? (ippiRemap)ippiRemap_32f_C3R :
                type == CV_32FC4 ? (ippiRemap)ippiRemap_32f_C4R : 0;

            if (ippFunc)
            {
                bool ok;
                IPPRemapInvoker invoker(src, dst, map1, map2, ippFunc, ippInterpolation,
                                        borderType, borderValue, &ok);
                Range range(0, dst.rows);
                parallel_for_(range, invoker, dst.total() / (double)(1 << 16));

                if (ok)
                {
                    CV_IMPL_ADD(CV_IMPL_IPP|CV_IMPL_MT);
                    return;
                }
                setIppErrorStatus();
            }
        }
    }
#endif

    RemapNNFunc nnfunc = 0;
    RemapFunc ifunc = 0;
    const void* ctab = 0;
    bool fixpt = depth == CV_8U;
    bool planar_input = false;

    if( interpolation == INTER_NEAREST )
    {
        nnfunc = nn_tab[depth];
        CV_Assert( nnfunc != 0 );
    }
    else
    {
        if( interpolation == INTER_LINEAR )
            ifunc = linear_tab[depth];
        else if( interpolation == INTER_CUBIC ){
            ifunc = cubic_tab[depth];
            CV_Assert( _src.channels() <= 4 );
        }
        else if( interpolation == INTER_LANCZOS4 ){
            ifunc = lanczos4_tab[depth];
            CV_Assert( _src.channels() <= 4 );
        }
        else
            CV_Error( CV_StsBadArg, "Unknown interpolation method" );
        CV_Assert( ifunc != 0 );
        ctab = initInterTab2D( interpolation, fixpt );
    }

    const Mat *m1 = &map1, *m2 = &map2;

    if( (map1.type() == CV_16SC2 && (map2.type() == CV_16UC1 || map2.type() == CV_16SC1 || map2.empty())) ||
        (map2.type() == CV_16SC2 && (map1.type() == CV_16UC1 || map1.type() == CV_16SC1 || map1.empty())) )
    {
        if( map1.type() != CV_16SC2 )
            std::swap(m1, m2);
    }
    else
    {
        CV_Assert( ((map1.type() == CV_32FC2 || map1.type() == CV_16SC2) && map2.empty()) ||
            (map1.type() == CV_32FC1 && map2.type() == CV_32FC1) );
        planar_input = map1.channels() == 1;
    }

    RemapInvoker invoker(src, dst, m1, m2,
                         borderType, borderValue, planar_input, nnfunc, ifunc,
                         ctab);
    parallel_for_(Range(0, dst.rows), invoker, dst.total()/(double)(1<<16));
}

四、效果图像示例

原图
左右翻转

上下翻转

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