一、OpenCV重映射
1、重映射的概念简析
重映射,就是把一幅图像中某位置的像素放置到另一个图片指定位置的过程。为了完成映射过程, 我们需要获得一些插值为非整数像素的坐标,因为源图像与目标图像的像素坐标不是一一对应的。一般情况下,我们通过重映射来表达每个像素的位置 (x,y),像这样 :
g(x,y) = f ( h(x,y) )
在这里, g() 是目标图像, f() 是源图像, 而h(x,y) 是作用于 (x,y) 的映射方法函数。
来看个例子。若有一幅图像 I ,想满足下面的条件作重映射:
h(x,y) = (I.cols - x, y )
这样的话,图像会按照 x 轴方向发生翻转。在OpenCV中,我们用函数remap( )来实现简单重映射。
2、remap( )函数解析
remap( )函数会根据我们指定的映射形式,将源图像进行重映射几何变换,基于的式子如下:
需要注意,此函数不支持就地(in-place)操作。看看其原型和参数。
C++: void remap(InputArray src, OutputArraydst, InputArray map1, InputArray map2, int interpolation, intborderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=Scalar())
第一个参数,InputArray类型的src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可,且需为单通道8位或者浮点型图像。
第二个参数,OutputArray类型的dst,函数调用后的运算结果存在这里,即这个参数用于存放函数调用后的输出结果,需和源图片有一样的尺寸和类型。
第三个参数,InputArray类型的map1,它有两种可能的表示对象。
表示点(x,y)的第一个映射。
表示CV_16SC2 , CV_32FC1 或CV_32FC2类型的X值。
第四个参数,InputArray类型的map2,同样,它也有两种可能的表示对象,而且他是根据map1来确定表示那种对象。
若map1表示点(x,y)时。这个参数不代表任何值。
表示CV_16UC1 , CV_32FC1类型的Y值(第二个值)。
第五个参数,int类型的interpolation,插值方式,之前的resize( )函数中有讲到,需要注意,resize( )函数中提到的INTER_AREA插值方式在这里是不支持的,
所以可选的插值方式如下:
INTER_NEAREST - 最近邻插值
INTER_LINEAR – 双线性插值(默认值)
INTER_CUBIC – 双三次样条插值(逾4×4像素邻域内的双三次插值)
INTER_LANCZOS4 -Lanczos插值(逾8×8像素邻域的Lanczos插值)
第六个参数,int类型的borderMode,边界模式,有默认值BORDER_CONSTANT,表示目标图像中“离群点(outliers)”的像素值不会被此函数修改。
第七个参数,const Scalar&类型的borderValue,当有常数边界时使用的值,其有默认值Scalar( ),即默认值为0。
3、重映射示例
1 //重映射
2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 3 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 4 #include <iostream> 5 6 using namespace cv; 7 8 int main( ) 9 { 10 //【0】变量定义 11 Mat srcImage, dstImage; 12 Mat map_x, map_y; 13 14 //【1】载入原始图 15 srcImage = imread( "1.jpg", 1 ); 16 17 imshow("原始图",srcImage); 18 19 //【2】创建和原始图一样的效果图,x重映射图,y重映射图 20 dstImage.create( srcImage.size(), srcImage.type() ); 21 map_x.create( srcImage.size(), CV_32FC1 ); 22 map_y.create( srcImage.size(), CV_32FC1 ); 23 24 //【3】双层循环,遍历每一个像素点,改变map_x & map_y的值 25 for( int j = 0; j < srcImage.rows;j++) 26 { 27 for( int i = 0; i < srcImage.cols;i++) 28 { 29 //改变map_x & map_y的值. 30 map_x.at<float>(j,i) = static_cast<float>(i); 31 map_y.at<float>(j,i) = static_cast<float>(srcImage.rows - j); 32 } 33 } 34 35 //【4】进行重映射操作 36 remap( srcImage, dstImage, map_x, map_y, CV_INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0,0, 0) ); 37 38 //【5】显示效果图 39 imshow( "【程序窗口】", dstImage ); 40 imwrite("remap.jpg", dstImage); 41 waitKey(); 42 43 return 0; 44 }
二.SURF特征点检测
1、SURF算法概览
SURF,英语全称为SpeededUp Robust Features,直译的话就是“加速版的具有鲁棒性的特征“算法,由Bay在2006年首次提出。SURF是尺度不变特征变换算法(SIFT算法)的加速版。一般来说,标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍,并且在多幅图片下具有更好的稳定性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像的概念,这大大加快了程序的运行时间。SURF可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。
下图展示了SUTF类相关的一些继承关系:
2、drawKeypoints函数详解
因为接下来的示例程序需要用到drawKeypoints函数,顾名思义,此函数用于绘制关键点。
C++: void drawKeypoints(const Mat&image, const vector<KeyPoint>& keypoints, Mat& outImage, constScalar& color=Scalar::all(-1), int flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT )
第一个参数,const Mat&类型的src,输入图像。
第二个参数,const vector<KeyPoint>&类型的keypoints,根据源图像得到的特征点,它是一个输出参数。
第三个参数,Mat&类型的outImage,输出图像,其内容取决于第五个参数标识符falgs。
第四个参数,const Scalar&类型的color,关键点的颜色,有默认值Scalar::all(-1)。 第五个参数,int类型的flags,绘制关键点的特征标识符,有默认值DrawMatchesFlags::DEFAULT。可以在如下这个结构体中选取值。
1 struct DrawMatchesFlags
2 {
3 enum 4 { 5 DEFAULT = 0, // Output image matrix will be created (Mat::create), 6 // i.e. existing memory of output image may be reused. 7 // Two source images, matches, and single keypoints 8 // will be drawn. 9 // For each keypoint, only the center point will be 10 // drawn (without a circle around the keypoint with the 11 // keypoint size and orientation). 12 DRAW_OVER_OUTIMG = 1, // Output image matrix will not be 13 // created (using Mat::create). Matches will be drawn 14 // on existing content of output image. 15 NOT_DRAW_SINGLE_POINTS = 2, // Single keypoints will not be drawn. 16 DRAW_RICH_KEYPOINTS = 4 // For each keypoint, the circle around 17 // keypoint with keypoint size and orientation will 18 // be drawn. 19 }; 20 };
三、综合示例
1、重映射综合示例
1 //重映射综合示例
2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 3 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 4 #include <iostream> 5 6 using namespace cv; 7 using namespace std; 8 9 #define WINDOW_NAME "【程序窗口】" //为窗口标题定义的宏 10 11 Mat g_srcImage, g_dstImage; 12 Mat g_map_x, g_map_y; 13 14 int update_map( int key); 15 static void ShowHelpText( );//输出帮助文字 16 17 int main( int argc, char** argv ) 18 { 19 //改变console字体颜色 20 system("color 2F"); 21 22 //显示帮助文字 23 ShowHelpText(); 24 25 //【1】载入原始图 26 g_srcImage = imread( "1.jpg", 1 ); 27 28 imshow("原始图",g_srcImage); 29 30 //【2】创建和原始图一样的效果图,x重映射图,y重映射图 31 g_dstImage.create( g_srcImage.size(), g_srcImage.type() ); 32 g_map_x.create( g_srcImage.size(), CV_32FC1 ); 33 g_map_y.create( g_srcImage.size(), CV_32FC1 ); 34 35 //【3】创建窗口并显示 36 namedWindow( WINDOW_NAME, CV_WINDOW_AUTOSIZE ); 37 imshow(WINDOW_NAME,g_srcImage); 38 39 //【4】轮询按键,更新map_x和map_y的值,进行重映射操作并显示效果图 40 while( 1 ) 41 { 42 //获取键盘按键 43 int key = waitKey(0); 44 45 //判断ESC是否按下,若按下便退出 46 if( (key & 255) == 27 ) 47 { 48 cout << "程序退出...........\n"; 49 break; 50 } 51 52 //根据按下的键盘按键来更新 map_x & map_y的值. 然后调用remap( )进行重映射 53 update_map(key); 54 remap( g_srcImage, g_dstImage, g_map_x, g_map_y, CV_INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0,0, 0) ); 55 56 //显示效果图 57 imshow( WINDOW_NAME, g_dstImage ); 58 } 59 return 0; 60 } 61 62 int update_map( int key ) 63 { 64 //双层循环,遍历每一个像素点 65 for( int j = 0; j < g_srcImage.rows;j++) 66 { 67 for( int i = 0; i < g_srcImage.cols;i++) 68 { 69 switch(key) 70 { 71 case '1': // 键盘【1】键按下,进行第一种重映射操作 72 if( i > g_srcImage.cols*0.25 && i < g_srcImage.cols*0.75 && j > g_srcImage.rows*0.25 && j < g_srcImage.rows*0.75) 73 { 74 g_map_x.at<float>(j,i) = static_cast<float>(2*( i - g_srcImage.cols*0.25 ) + 0.5); 75 g_map_y.at<float>(j,i) = static_cast<float>(2*( j - g_srcImage.rows*0.25 ) + 0.5); 76 } 77 else 78 { 79 g_map_x.at<float>(j,i) = 0; 80 g_map_y.at<float>(j,i) = 0; 81 } 82 break; 83 case '2':// 键盘【2】键按下,进行第二种重映射操作 84 g_map_x.at<float>(j,i) = static_cast<float>(i); 85 g_map_y.at<float>(j,i) = static_cast<float>(g_srcImage.rows - j); 86 break; 87 case '3':// 键盘【3】键按下,进行第三种重映射操作 88 g_map_x.at<float>(j,i) = static_cast<float>(g_srcImage.cols - i); 89 g_map_y.at<float>(j,i) = static_cast<float>(j); 90 break; 91 case '4':// 键盘【4】键按下,进行第四种重映射操作 92 g_map_x.at<float>(j,i) = static_cast<float>(g_srcImage.cols - i); 93 g_map_y.at<float>(j,i) = static_cast<float>(g_srcImage.rows - j); 94 break; 95 } 96 } 97 } 98 return 1; 99 } 100 101 static void ShowHelpText() 102 { 103 //输出一些帮助信息 104 cout << "\n\n\n\t欢迎来到重映射示例程序~\n\n"; 105 cout << "\t当前使用的OpenCV版本为 OpenCV "CV_VERSION; 106 cout << "\n\n\t按键操作说明: \n\n" 107 "\t\t键盘按键【ESC】- 退出程序\n" 108 "\t\t键盘按键【1】- 第一种映射方式\n" 109 "\t\t键盘按键【2】- 第二种映射方式\n" 110 "\t\t键盘按键【3】- 第三种映射方式\n" 111 "\t\t键盘按键【4】- 第四种映射方式\n" 112 "\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t"; 113 }
2、SURF特征点检测综合示例程序
这个示例程涉及到如下三个方面:
1 使用 FeatureDetector 接口来发现感兴趣点。
2 使用 SurfFeatureDetector 以及其函数 detect 来实现检测过程
3 使用函数 drawKeypoints 绘制检测到的关键点。
1 //SURF特征点检测完整示例
2 #include "opencv2/core/core.hpp" 3 #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" 4 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 5 #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp" 6 #include <iostream> 7 8 using namespace std; 9 using namespace cv; 10 11 12 static void ShowHelpText( );//输出帮助文字 13 14 int main( int argc, char** argv ) 15 { 16 //【0】改变console字体颜色 17 system("color 2F"); 18 19 //【0】显示帮助文字 20 ShowHelpText( ); 21 22 //【1】载入源图片并显示 23 Mat srcImage1 = imread("1.jpg", 1 ); 24 Mat srcImage2 = imread("2.jpg", 1 ); 25 if( !srcImage1.data || !srcImage2.data )//检测是否读取成功 26 { 27 cout << "读取图片错误,请确定目录下是否有imread函数指定名称的图片存在~! \n"; 28 return false; 29 } 30 imshow("原始图1",srcImage1); 31 imshow("原始图2",srcImage2); 32 33 //【2】定义需要用到的变量和类 34 int minHessian = 400;//定义SURF中的hessian阈值特征点检测算子 35 SurfFeatureDetector detector( minHessian );//定义一个SurfFeatureDetector(SURF) 特征检测类对象 36 std::vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2;//vector模板类是能够存放任意类型的动态数组,能够增加和压缩数据 37 38 //【3】调用detect函数检测出SURF特征关键点,保存在vector容器中 39 detector.detect( srcImage1, keypoints_1 ); 40 detector.detect( srcImage2, keypoints_2 ); 41 42 //【4】绘制特征关键点 43 Mat img_keypoints_1; Mat img_keypoints_2; 44 drawKeypoints( srcImage1, keypoints_1, img_keypoints_1, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT ); 45 drawKeypoints( srcImage2, keypoints_2, img_keypoints_2, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT ); 46 47 //【5】显示效果图 48 imshow("特征点检测效果图1", img_keypoints_1 ); 49 imshow("特征点检测效果图2", img_keypoints_2 ); 50 51 waitKey(0); 52 return 0; 53 } 54 55 void ShowHelpText() 56 { 57 //输出一些帮助信息 58 cout << "\n\n\n\t欢迎来到【SURF特征点检测】示例程序~\n\n"; 59 cout << "\n\n\t按键操作说明: \n\n" 60 "\t\t键盘按键任意键- 退出程序\n\n" 61 "\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t"; 62 63 }
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