【OpenCV例程300篇】249.图像的重映射（cv2.remap）

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重映射是指从一个图像中的位置获取像素&＃xff0c;将其重新映射&＃xff0c;定位到目标图像的指定位置。

重映射可以实现图像的变形、扭曲、反转等操作&＃xff0c;实现图像数据的增强&＃xff0c;提升深度模型的泛化能力。

与前面介绍的仿射变换、透视变换函数和方法相比&＃xff0c;重映射可以按用户设定的变换函数对图像的像素位置进行变换。既可以实现翻转、变形、扭曲等操作&＃xff0c;也可以自定义变换函数。

重映射经常应用于视频图像的重建。映射函数是动态变化的&＃xff0c;而且往往是由复杂算法实时计算得到的&＃xff0c;视频播放或动态显示窗口实时调用重映射函数&＃xff0c;就可以动态加载目标的位置和形状。这种场景用仿射变换实现就会很困难&＃xff0c;而用重映射函数处理则非常方便。

像素的整数坐标进行函数映射后&＃xff0c;映射的输出值可能不是整数&＃xff0c;就需要进行插值运算。

OpenCV 提供了函数 cv2.remap 用于实现图像的重映射。

函数 cv2.remap 按照以下映射公式进行变换&＃xff1a;

d s t ( x , y ) &＃61; s r c ( m a
p


x
( x , y ) , m a
p


y
( x , y ) )



dst(x,y) &＃61; src(map_x(x,y), map_y(x,y))

dst(x,y)&＃61;src(mapx​(x,y),mapy​(x,y))

也就是说&＃xff0c;mapx 表示原图像中的列号&＃xff0c;mapy 表示原图像中的行号。输出图像中像素点 (x,y) 的像素值&＃xff0c;等于原图像中点 (mapx,mapy) 的像素值。

函数说明&＃xff1a;

cv.remap(src, map1, map2, interpolation[, dst&＃61;None, borderMode&＃61;BORDER_CONSTANT, borderValue&＃61;Scalar()]) → dst


参数说明&＃xff1a;

• src&＃xff1a;输入图像
• dst&＃xff1a;输出图像&＃xff0c;大小与 map1 相同&＃xff0c;类型与输入图像 src 相同
• map1&＃xff1a;浮点数&＃xff0c;对像素 (x,y) 的映射&＃xff0c;或仅对 x 值的映射&＃xff0c;数据类型为 CV_16SC2 , CV_32FC1 或 CV_32FC2
• map2&＃xff1a; 浮点数&＃xff0c;y 值的映射
• interpolation&＃xff1a;插值方法
  
  • cv.INTER_NEAREST&＃xff1a;最近邻插值方法
  • cv.INTER_LINEAR&＃xff1a;双线性插值方法
  • cv.INTER_CUBIC&＃xff1a;双三次样条插值方法
  • cv.INTER_LANCZOS4&＃xff1a;8*8 邻域上的 Lanczos 插值
  • cv.INTER_MAX&＃xff1a;mask for interpolation codes
  • cv.WARP_FILL_OUTLIERS&＃xff1a;标志&＃xff0c;填充所有目标图像像素
  • cv.WARP_INVERSE_MAP&＃xff1a;标志&＃xff0c;逆变换
• borderMode&＃xff1a;边界扩展类型
• borderValue&＃xff1a; 当边界扩展模式为 BORDER_CONSTANT 时&＃xff0c;以常数填充边界&＃xff0c;默认值为 0

注意事项&＃xff1a;

1. 重映射目标图像中像素的位置变换&＃xff0c;像素值不变。
2. map1 可以是对 (x,y) 的映射&＃xff0c;此时 map2 为空&＃xff1b;map1 也可以是只对 x 值的映射&＃xff0c;此时 map2 为对 y 值的映射。

A.47&＃xff1a; 图像重映射实现仿射变换

# # A.47 图像重映射实现仿射变换
# img &＃61; cv2.imread("../images/keyboard01.png", 1) # 读取图像
img &＃61; cv2.imread("../images/sign04.png", 1) # 读取图像
height, width &＃61; img.shape[:2] # (540, 400)
mapx &＃61; np.array([[i for i in range(width)] for j in range(height)], dtype&＃61;np.float32)
mapy &＃61; np.array([[j for i in range(width)] for j in range(height)], dtype&＃61;np.float32)
dst1 &＃61; cv2.remap(img, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR) # 复制
mapx &＃61; np.array([[i*1.5 for i in range(width)] for j in range(height)], dtype&＃61;np.float32)
mapy &＃61; np.array([[j*1.5 for i in range(width)] for j in range(height)], dtype&＃61;np.float32)
dst2 &＃61; cv2.remap(img, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR) # 尺寸缩放
mapx &＃61; np.array([[i for i in range(width)] for j in range(height)], dtype&＃61;np.float32) # 行不变
mapy &＃61; np.array([[j for i in range(width)] for j in range(height-1, -1, -1)], dtype&＃61;np.float32)
dst3 &＃61; cv2.remap(img, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR) # 上下翻转&＃xff0c;x 不变 y 翻转
mapx &＃61; np.array([[i for i in range(width-1, -1, -1)] for j in range(height)], dtype&＃61;np.float32)
mapy &＃61; np.array([[j for i in range(width)] for j in range(height)], dtype&＃61;np.float32)
dst4 &＃61; cv2.remap(img, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR) # 左右翻转&＃xff0c;x 翻转 y 不变
mapx &＃61; np.array([[i for i in range(width-1, -1, -1)] for j in range(height)], dtype&＃61;np.float32)
mapy &＃61; np.array([[j for i in range(width)] for j in range(height-1, -1, -1)], dtype&＃61;np.float32)
dst5 &＃61; cv2.remap(img, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR) # 水平和垂直翻转&＃xff0c;x 翻转 y 翻转
print(img.shape, mapx.shape, mapy.shape, dst1.shape)
plt.figure(figsize&＃61;(9,6))
plt.subplot(231), plt.title("origin"), plt.axis(&＃39;off&＃39;)
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.subplot(232), plt.title("copy"), plt.axis(&＃39;off&＃39;)
plt.imshow(cv2.cvtColor(dst1, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.subplot(233), plt.title("resize"), plt.axis(&＃39;off&＃39;)
plt.imshow(cv2.cvtColor(dst2, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.subplot(234), plt.title("flip vertical"), plt.axis(&＃39;off&＃39;)
plt.imshow(cv2.cvtColor(dst3, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.subplot(235), plt.title("flip horizontal"), plt.axis(&＃39;off&＃39;)
plt.imshow(cv2.cvtColor(dst4, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.subplot(236), plt.title("flip horizontal"), plt.axis(&＃39;off&＃39;)
plt.imshow(cv2.cvtColor(dst5, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.tight_layout()
plt.show()


【本节完】

版权声明&＃xff1a;
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