【opencv图像处理之几何变换（一）】

利用opencv完成对一个图像的变换需要两个算法，一个是空间坐标算法，描述每个坐标如何从初始坐标移动到最终坐标，一个是插值算法，描述出输出图像的每个像素的灰度值
几何变换又分为仿射变换，投影变换和极坐标变换。
1.二维坐标的空间仿射，仿射包括平移，缩放，旋转。
对于这三种变换，本质就是原来图像的矩阵和仿射矩阵作乘法运算得出结果，是python和c++的两种API不同
缩放

#include
#include
#include
using namespace cv;
int main(int argc,char *argv[]){
 Mat I = imread(argv[1],CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
 if(!I.data)
   return -1;
 Mat s = (Mat_(2, 3)<<0.5, 0, 0, 0, 0.5, 0);
 Mat dst1;
 warpAffine(I, dst1, Size(I.cols/2, I.rows/2));//图像缩放
 //第二种方式。利用resize，个人觉得这种比较好理解
 resize(I, dst2, Size(I.cols/2, I.rows/2), 0.5, 0.5);
 imshow("I", I);
 imshow("warAffine", dst1);
 imshow("resize", dst2);
 waitKey(0);
 return 0;
 
 

旋转

#include
#include
using namespace cv;
int main(int argc, char*argv[]){
    Mat img = imread (argv[1], IMREAD_ANYCOLOR);
    Mat rImg;
    rotate(img, rImg, ROTATE_90_COLOCKWISE);
    imshow("yuantu", img);
    imshow("xuanzhuan", rImg);
    waitKey(0);
    return 0;}
    

以上仿射变化都是二维平面进行的，如果物体在三维空间中发生旋转，这种叫做投射变换
对于c++的API ，利用opencv的鼠标事件，在原图和画布上选取四组对应的坐标，然后计算变换矩阵完成图像的投影变换
，关键代码：

//计算投影变换矩阵
Mat p = getPerspetiveTransform(src, dst);
Mat result;
//投影变换
warpPespective(I, result, p , pI.size());
imshow("投影效果", result);
waitKey(0);