Opencv-C++笔记 (15) : 像素重映射 与 图像扭曲

文章目录

  • 一、重映射简介
  • 二、图像扭曲

一、重映射简介

重映射,就是把一幅图像中某位置的像素放置到另一图像指定位置的过程。即:
在这里插入图片描述
在重映射过程中,图像的大小也可以同时发生改变。此时像素与像素之间的关系就不是一一对应关系,因此在重映射过程中,可能会涉及到像素值的插值计算。

Remap(
InputArray src,       输入图像(灰度图或真彩图均可)
OutputArray dst,       输出图像(要求大小和xmap,ymap相同,通道数目及数据类型和src相同)
InputArray map1,      x 映射表 CV_32FC1/CV_32FC2
InputArray map2,      y 映射表
int interpolation,       选择的插值方法,常见线性插值,可选择立方等
int borderMode,       BORDER_CONSTANT
const Scalar borderValue   color
)

头文件 quick_opencv.h:声明类与公共函数

#pragma once
#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;class QuickDemo {
public:...void remap_Demo(Mat& image1);void MLS(Mat& src, std::vector<Point> p, std::vector<Point> q);void MLS(Mat& src, int* p, int* q, int rows, int cols);
};

主函数调用该类的公共成员函数

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <quick_opencv.h>
#include <iostream>
using namespace cv;int main(int argc, char** argv) {Mat src = imread("D:\\Desktop\\pandas_small22.png");if (src.empty()) {printf("Could not load images...\n");return -1;}QuickDemo qk;qk.remap_Demo(src);vector<Point> p{Point(30, 147), Point(147, 147), Point(268, 147), Point(112, 148),Point(186, 148), Point(98, 316), Point(211, 316)};vector<Point> q{ Point(28, 209), Point(126, 143), Point(282, 26), Point(71, 236), Point(136, 240), Point(79, 313), Point(190, 310)};qk.MLS(src1, p, q);int p_array[7][2] = { {30, 147}, {147, 147}, {268, 147}, {112, 148}, {186, 148}, {98, 316}, {211, 316} };int q_array[7][2] = { {28, 209}, {126, 143}, {282, 26},  {71, 236},  {136, 240}, {79, 313}, {190, 310} };qk.MLS(src1, (int *)p_array, (int*)q_array, 7, 2);waitKey(0);destroyAllWindows();return 0;
}

源文件 quick_demo.cpp:实现类与公共函数

void update_map(Mat& image, int index, Mat& x_map, Mat& y_map) {int height = image.rows;int width = image.cols;double h_41 = height * 0.25;double h_43 = height * 0.75;double w_41 = width * 0.25;double w_43 = width * 0.75;for (int h = 0; h < height; h++) {float* x_ptr = x_map.ptr<float>(h);float* y_ptr = y_map.ptr<float>(h);for (int w = 0; w < width; w++) {switch (index){case 0:if (h > h_41 && h < h_43 && w>w_41 && w < w_43) {*x_ptr++ = 2 * (w - w_41 + 0.5);*y_ptr++ = 2 * (h - h_41 + 0.5);}else{*x_ptr++ = 0;*y_ptr++ = 0;}break;case 1:*x_ptr++ = width - w - 1;*y_ptr++ = h;break;case 2:*x_ptr++ = w;*y_ptr++ = height - h - 1;break;case 3:*x_ptr++ = width - w - 1;*y_ptr++ = height - h - 1;break;}}}}
void QuickDemo::remap_Demo(Mat& image) {Mat dst, x_map, y_map;int index = 0;x_map.create(image.size(), CV_32FC1);y_map.create(image.size(), CV_32FC1);int c = 0;while (true){c = waitKey(400);if ((char)c==27){break;}index = c % 4;update_map(image,index, x_map, y_map);remap(image, dst, x_map, y_map, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(255, 0, 0));imshow("remap", dst);}
}

如上两个函数,update_map,用于更新remap的具体映射方法,remap_Demo为调用函数。
在这里插入图片描述

二、图像扭曲

MLS算法 图像扭曲 Image Deformation Using Moving Least Squares 论文。
最小二乘法(MLS)对图像进行变形 python 实现
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Point NewPoint(Point V, vector<Point> p, vector<Point> q){vector<float>W;Point p_star, q_star = Point(0, 0);for (int i = 0; i <= p.size() - 1; i++){float temp;if (p[i] == V){temp = INT_MAX;}else{temp = 1.0 / (((p[i].x - V.x) * (p[i].x - V.x)) + ((p[i].y - V.y) * (p[i].y - V.y)));}W.push_back(temp);}float px = 0, py = 0, qx = 0, qy = 0, W_sum = 0;for (int i = 0; i <= W.size() - 1; i++){px += W[i] * p[i].x;py += W[i] * p[i].y;qx += W[i] * q[i].x;qy += W[i] * q[i].y;W_sum += W[i];}p_star.x = px / W_sum;p_star.y = py / W_sum;q_star.x = qx / W_sum;q_star.y = qy / W_sum;vector<Point> p_hat, q_hat;for (int i = 0; i <= p.size() - 1; i++){p_hat.push_back(p[i] - p_star);q_hat.push_back(q[i] - q_star);}Mat pi_hat_t_ = Mat::zeros(2, 1, CV_32FC1);Mat_<float> pi_hat_t = pi_hat_t_;Mat pi_hat_ = Mat::zeros(1, 2, CV_32FC1);Mat_<float> pi_hat = pi_hat_;Mat M_1_ = Mat::zeros(2, 2, CV_32FC1);Mat_<float> M_1 = M_1_;for (int i = 0; i <= p_hat.size() - 1; i++){pi_hat_t.at<float>(0, 0) = p_hat[i].x;pi_hat_t.at<float>(1, 0) = p_hat[i].y;pi_hat.at<float>(0, 0) = p_hat[i].x;pi_hat.at<float>(0, 1) = p_hat[i].y;M_1 += pi_hat_t * W[i] * pi_hat;}Mat_<float> M_1_inv = M_1.inv();M_1 = M_1_inv;Mat pj_hat_t_ = Mat::zeros(2, 1, CV_32FC1);Mat_<float> pj_hat_t = pj_hat_t_;Mat qj_hat_ = Mat::zeros(1, 2, CV_32FC1);Mat_<float> qj_hat = qj_hat_;Mat M_2_ = Mat::zeros(2, 2, CV_32FC1);Mat_<float> M_2 = M_2_;for (int j = 0; j <= q.size() - 1; j++){pj_hat_t.at<float>(0, 0) = p_hat[j].x;pj_hat_t.at<float>(1, 0) = p_hat[j].y;qj_hat.at<float>(0, 0) = q_hat[j].x;qj_hat.at<float>(0, 1) = q_hat[j].y;M_2 += W[j] * pj_hat_t * qj_hat;}Mat_<float> M = M_1 * M_2;//ok//cout << "M = " << M << endl;Point x_p_star = V - p_star;Mat M_x_p_star_ = Mat::zeros(1, 2, CV_32FC1);Mat_<float> M_x_p_star = M_x_p_star_;M_x_p_star.at<float>(0, 0) = x_p_star.x;M_x_p_star.at<float>(0, 1) = x_p_star.y;Mat M_q_star_ = Mat::zeros(1, 2, CV_32FC1);Mat_<float> M_q_star = M_q_star_;M_q_star.at<float>(0, 0) = q_star.x;M_q_star.at<float>(0, 1) = q_star.y;Mat_<float> Lv = M_x_p_star * M + M_q_star;return Point(Lv.at<float>(0, 0), Lv.at<float>(0, 1));
}void QuickDemo::MLS(Mat& src, std::vector<Point> p, std::vector<Point> q){double time0 = static_cast<double>(getTickCount());Mat dst = Mat::zeros(src.rows, src.cols, CV_8UC3);for (int i = 0; i < src.rows; i++){for (int j = 0; j < src.cols; j++){Point old = Point(j, i);Point new_point = NewPoint(old, p, q);//cout << "old = " << old << "\tnew  = " << new_point << endl;dst.at<Vec3b>(i, j) = src.at<Vec3b>(abs(new_point.y), abs(new_point.x));}}double time1 = static_cast<double>(getTickCount());cout << "Total cost time is " << ((time1 - time0) / getTickFrequency()) << "seconds" << endl;imshow("dst_msl", dst);
}

重载函数

Point NewPoint(Point V, float* W, int* p, int* q , float* p_hat, float* q_hat, int rows, int cols) {Point p_star, q_star = Point(0, 0);float temp = 0;float px = 0, py = 0, qx = 0, qy = 0, W_sum = 0;for (int i = 0; i < rows; i++) {int p_0 = *(p + i * cols);int p_1 = *(p + i * cols + 1);if (!(p_0 == V.x && p_1 == V.y)) {temp = 1.0 / (((p_0 - V.x) * (p_0 - V.x)) + ((p_1 - V.y) * (p_1 - V.y)));}else {temp = INT_MAX;}W[i] = temp;px += temp * p_0;py += temp * p_1;qx += temp * (*(q + i * cols));qy += temp * (*(q + i * cols + 1));W_sum += temp;}p_star.x = px / W_sum;p_star.y = py / W_sum;q_star.x = qx / W_sum;q_star.y = qy / W_sum;for (int i = 0; i < rows; i++) {*(p_hat + i * cols) = *(p + i * cols) - p_star.x;*(p_hat + i * cols + 1) = *(p + i * cols + 1) - p_star.y;*(q_hat + i * cols) = *(q + i * cols) - p_star.x;*(q_hat + i * cols + 1) = *(q + i * cols + 1) - p_star.y;}// ====================================Mat pi_hat_t_ = Mat::zeros(2, 1, CV_32FC1);Mat_<float> pi_hat_t = pi_hat_t_;Mat pi_hat_ = Mat::zeros(1, 2, CV_32FC1);Mat_<float> pi_hat = pi_hat_;Mat M_1_ = Mat::zeros(2, 2, CV_32FC1);Mat_<float> M_1 = M_1_;// ====================================Mat pj_hat_t_ = Mat::zeros(2, 1, CV_32FC1);Mat_<float> pj_hat_t = pj_hat_t_;Mat qj_hat_ = Mat::zeros(1, 2, CV_32FC1);Mat_<float> qj_hat = qj_hat_;Mat M_2_ = Mat::zeros(2, 2, CV_32FC1);Mat_<float> M_2 = M_2_;// ====================================for (int i = 0; i < rows; i++) {float p_hat_x = *(p_hat + i * cols);float p_hat_y = *(p_hat + i * cols + 1);pi_hat_t.at<float>(0, 0) = p_hat_x;pi_hat_t.at<float>(1, 0) = p_hat_y;pi_hat.at<float>(0, 0) = p_hat_x;pi_hat.at<float>(0, 1) = p_hat_y;M_1 += pi_hat_t * W[i] * pi_hat;pj_hat_t.at<float>(0, 0) = p_hat_x;pj_hat_t.at<float>(1, 0) = p_hat_y;qj_hat.at<float>(0, 0) = *(q_hat + i * cols);qj_hat.at<float>(0, 1) = *(q_hat + i * cols + 1);M_2 += pj_hat_t * W[i] * qj_hat;}Mat_<float> M_1_inv = M_1.inv();M_1 = M_1_inv;Mat_<float> M = M_1 * M_2;//=====================================//// 	  如下为总公式计算////======================================Point x_p_star = V - p_star;Mat M_x_p_star_ = Mat::zeros(1, 2, CV_32FC1);Mat_<float> M_x_p_star = M_x_p_star_;M_x_p_star.at<float>(0, 0) = x_p_star.x;M_x_p_star.at<float>(0, 1) = x_p_star.y;Mat M_q_star_ = Mat::zeros(1, 2, CV_32FC1);Mat_<float> M_q_star = M_q_star_;M_q_star.at<float>(0, 0) = q_star.x;M_q_star.at<float>(0, 1) = q_star.y;Mat_<float> Lv = M_x_p_star * M + M_q_star;return Point(Lv.at<float>(0, 0), Lv.at<float>(0, 1));}void QuickDemo::MLS(Mat& src, int* p, int* q, int rows, int cols) {double time0 = static_cast<double>(getTickCount());Mat dst = Mat::zeros(src.rows, src.cols, CV_8UC3);assert(7 == rows);               // 若断言失败请修改如下三个数组的长度为rowsfloat W[7] = { 0 };              // 权重长度为p数组长度:rows=7float p_hat[7][2] = { 0 };       // p_hat长度为p数组长度:rows=7float q_hat[7][2] = { 0 };       // q_hat长度为p数组长度:rows=7for (int i = 0; i < src.rows; i++) {for (int j = 0; j < src.cols; j++) {Point new_point = NewPoint(Point(j, i), W, p, q, (float*)p_hat, (float*)p_hat, rows, cols);//cout << "old = " << old << "\tnew  = " << new_point << endl;dst.at<Vec3b>(i, j) = src.at<Vec3b>(abs(new_point.y), abs(new_point.x));//cout << "src.at<uchar> = " << src.at<Vec3b>(new_point.y,new_point.x) << endl;}}double time1 = static_cast<double>(getTickCount());cout << "Total cost time is " << ((time1 - time0) / getTickFrequency()) << "seconds" << endl;imshow("dst_msl", dst);
}
————

在这里插入图片描述
鸣谢与拓展阅读:
使用范例 记录四图像处理之瘦脸 MLS算法 C++实现
OpenCV局部变形算法探究添加链接描述
基于移动最小二乘(MLS)的图像扭曲刚性变形python实现
使用重映射实现图像的局部扭曲 来实现 图像增强。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/24317.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

TCP Socket 基础知识点(实例是以Java进行演示)

本篇根据TCP & Socket 相关知识点和学习所得进行整理所得。 文章目录 前言1. TCP相关知识点1.1 双工/单工1.2 TCP协议的主要特点1.3 TCP的可靠性原理1.4 报文段1.4.1 端口1.4.2 seq序号1.4.3 ack确认号1.4.4 数据偏移1.4.5 保留1.4.6 控制位1.4.7 窗口1.4.8 校验和1.4.9 紧…

VS+Qt环境下解决中文乱码问题

目录 原因解决方案总结 原因 使用VSQt出现中文乱码的情况一般都是给控件添加中文文本时出现&#xff0c;而控件需要的字符串类型是QString&#xff0c;默认是utf-8。在 Visual Studio 中&#xff0c;源代码文件的默认执行字符集可能是 Windows 默认的 ANSI 字符集&#xff0c;…

【力扣】23. 合并 K 个升序链表 <链表指针、堆排序、分治>

目录 【力扣】23. 合并 K 个升序链表题解方法一&#xff1a;暴力&#xff0c;先遍历取出来值到数组中排序&#xff0c;再生成新链表方法二&#xff1a;基础堆排序&#xff08;使用优先队列 PriorityQueue&#xff09;方法三&#xff1a;基础堆排序&#xff08;使用优先队列 Pri…

对 CXL.cache 伪数据(Bogus Data)的解读

&#x1f525;点击查看精选 CXL 系列文章&#x1f525; &#x1f525;点击进入【芯片设计验证】社区&#xff0c;查看更多精彩内容&#x1f525; &#x1f4e2; 声明&#xff1a; &#x1f96d; 作者主页&#xff1a;【MangoPapa的CSDN主页】。⚠️ 本文首发于CSDN&#xff0c…

Element的el-select下拉框多选添加全选功能

先看效果图 全选&#xff1a; 没有选中时&#xff1a; 选中部分&#xff1a; 作者项目使用的是vue3写法&#xff0c;如果是vue2的自己转换一下 html代码&#xff1a; js代码&#xff1a; 拓展 另一种方法&#xff0c;如果不想使用勾选框&#xff0c;可以试试下面的方…

Spring Boot介绍--快速入门--约定优于配置

文章目录 SpringBoot 基本介绍官方文档Spring Boot 是什么?SpringBoot 快速入门需求/图解说明完成步骤快速入门小结 Spring SpringMVC SpringBoot 的关系总结梳理关系如何理解-约定优于配置 SpringBoot 基本介绍 官方文档 官网: https://spring.io/projects/spring-boot 学习…

Leaflet入门,地图平移跳转到指定位置和飞行到指定位置效果

前言 本章讲解如何Leaflet如何实现操作地图平移到指定位置或者飞行到指定位置效果。 vue如何使用Leaflet vue2如何使用:《Leaflet入门,如何使用vue2-leaflet实现vue2双向绑定式的使用Leaflet地图,以及初始化后拿到leaflet对象,方便调用leaflet的api》 vue3如何使用:《L…

XXL-JOB定时任务框架(Oracle定制版)

特点 xxl-job是一个轻量级、易扩展的分布式任务调度平台&#xff0c;能够快速开发和简单学习。开放源代码并被多家公司线上产品使用&#xff0c;开箱即用。尽管其确实非常好用&#xff0c;但我在工作中使用的是Oracle数据库&#xff0c;因为xxl-job是针对MySQL设计的&#xff…

MySql的Windows安装指南

目录 一、MySQL的4大版本 二、软件的下载 三、MySQL8.0 版本的安装 四、配置MySQL8.0 五、配置MySQL8.0 环境变量 六、登录验证 一、MySQL的4大版本 MySQL Community Server 社区版本&#xff0c;开源免费&#xff0c;自由下载&#xff0c;但不提供官方技术支持&#xff…

一款界面精美的商城微信小程序源码 蔬菜生鲜商城小程序源码

一款界面精美的商城微信小程序源码 蔬菜生鲜商城小程序源码 界面非常漂亮的一款我厨蔬菜生鲜商城小程序源码&#xff0c;tab切换效果&#xff0c;分享给大家参考。

一、7.协同式任务切换与抢占式任务切换

使用TSS来在任务切换时保护现场和恢复现场 内核任务&#xff1a;单纯由内核组成的任务&#xff0c;和其他用户程序组成其他任务 内核任务的创建 ;为内核任务创建任务控制块TCB mov ecx, 0x46 call sys_routine_seg_sel:allocate_memory call append_to_tcb_link ;将此TCB添加…

BClinux8.6 制作openssh9.2p2 rpm升级包和升级实战

一、背景说明 BClinux8.6 安装的openssh 版本为9.3p1&#xff0c;经绿盟扫描&#xff0c;存在高危漏洞&#xff0c;需要升级到最新。 OpenSSH 命令注入漏洞(CVE-2020-15778) OpenSSH 安全漏洞(CVE-2023-38408) 目前官网只提供编译安装包&#xff0c;而BClinux8.6 为rpm方…

回归预测 | MATLAB实现基于SVM-RFE-BP支持向量机递归特征消除特征选择算法结合BP神经网络的多输入单输出回归预测

回归预测 | MATLAB实现基于SVM-RFE-BP支持向量机递归特征消除特征选择算法结合BP神经网络的多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现基于SVM-RFE-BP支持向量机递归特征消除特征选择算法结合BP神经网络的多输入单输出回归预测预测效果基本介绍研究内容程序设计参考资料…

Vue中,$forceUpdate()的使用

在Vue官方文档中指出&#xff0c;$forceUpdate具有强制刷新的作用。 那在vue框架中&#xff0c;如果data中有一个变量:age&#xff0c;修改他&#xff0c;页面会自动更新。 但如果data中的变量为数组或对象&#xff0c;我们直接去给某个对象或数组添加属性&#xff0c;页面是识…

antv/l7地图,鼠标滚动,页面正常滑动-- 我们忽略的deltaY

背景 在官网项目中&#xff0c;需要使用一个地图&#xff0c;展示产品的分布区域及数量。希望的交互是&#xff0c;鼠标放上标点&#xff0c;tooltip展示地点和数量等信息。鼠标滚动&#xff0c;则页面随着滚动。但是鼠标事件是被地图代理了的&#xff0c;鼠标滚动意味着地图的…

性能测试入门知识总结

目录 1.什么是性能测试&#xff1f; 2.为什么要进行性能测试&#xff1f; 3.性能测试的常见术语 4.性能测试的分类 5.性能测试如何展开&#xff1f; 1.什么是性能测试&#xff1f; 性能测试是一种测试类型&#xff0c;旨在确定系统的性能以衡量性能&#xff0c;验证或验证…

8.15锁的优化

1.锁升级(锁膨胀) 无锁 -> 偏向锁 -> 轻量级锁 -> 重量级锁 偏向锁:不是真的加锁,而是做了一个标记,如果有别的线程来竞争才会真的加锁,如果没有别的线程竞争就不会加锁. 轻量级锁:一个线程占领锁资源后,另一个线程通过自旋的方式反复确认锁是否被是否(这个过程比较…

RabbitMQ安装说明文档-v2.0

rabbitmq安装 说明&#xff1a;请使用资料里提供的CentOS-7-x86_64-DVD-1810.iso 安装虚拟机. 1. 安装依赖环境 在线安装依赖环境&#xff1a; yum install build-essential openssl openssl-devel unixODBC unixODBC-devel make gcc gcc-c kernel-devel m4 ncurses-devel …

【并发专题】单例模式的线程安全(进阶理解篇)

目录 背景前置知识类加载运行全过程 单例模式的实现方式一、饿汉式基本介绍源码分析 二、懒汉式基本介绍源码分析改进 三、懒汉式单例终极解决方案&#xff08;静态内部类&#xff09;&#xff08;推荐使用方案&#xff09;基本介绍源码分析 感谢 背景 最近学习了JVM之后&…

面试题:JS如何最快的执行垃圾回收机制

因为没看见答案&#xff0c;所以也不知道对不对。 JavaScript 的垃圾回收机制是由 JavaScript 引擎自动管理的&#xff0c;通常情况下我们无法控制垃圾回收机制的执行时间和频率。 然而&#xff0c;我们可以采取一些优化策略来减少垃圾回收的性能开销&#xff0c;从而提高代码…