仿射变换+透视变换

• 透视变换 Perspective Transformation

原理

由于用齐次坐标表示，三维几何变换的矩阵是一个4阶方阵，其形式如下：

。

其中，产生按轴缩放、旋转、错切等变换。产生平移变换，产生投影变换，产生整体的缩放变换。

在这个教程中你将学习到如何:

1. 使用OpenCV函数 warpAffine 来实现一些简单的重映射.
2. 使用OpenCV函数 getRotationMatrix2D 来获得一个  旋转矩阵

原理

什么是仿射变换?

1. 一个任意的仿射变换都能表示为 乘以一个矩阵 (线性变换) 接着再 加上一个向量 (平移).

2. 综上所述, 我们能够用仿射变换来表示:

   1. 旋转 (线性变换)
   2. 平移 (向量加)
   3. 缩放操作 (线性变换)

   你现在可以知道, 事实上, 仿射变换代表的是两幅图之间的 关系 .

3. 我们通常使用  矩阵来表示仿射变换.

   

   考虑到我们要使用矩阵  和  对二维向量  做变换, 所以也能表示为下列形式:

    or 

   

怎样才能求得一个仿射变换?

1. 好问题. 我们在上文有提到过仿射变换基本表示的就是两幅图片之间的 联系 . 关于这种联系的信息大致可从以下两种场景获得:

   1. 我们已知  和 T 而且我们知道他们是有联系的. 接下来我们的工作就是求出矩阵 
   2. 我们已知  and . 要想求得 . 我们只要应用算式  即可. 对于这种联系的信息可以用矩阵  清晰的表达 (即给出明确的2×3矩阵) 或者也可以用两幅图片点之间几何关系来表达.

2. 让我们形象地说明一下. 因为矩阵  联系着两幅图片, 我们以其表示两图中各三点直接的联系为例. 见下图:

   

3. 点1, 2 和 3 (在图一中形成一个三角形) 与图二中三个点一一映射, 仍然形成三角形, 但形状已经大大改变. 如果我们能通过这样两组三点求出仿射变换 (你能选择自己喜欢的点), 接下来我们就能把仿射变换应用到图像中所有的点.

//
//#include<opencv2/opencv.hpp>
//
//using namespace cv;
//
//int main(int argc, char** argv)
//{
//    //Mat picture = imread("C:\Users\ranjiewen\Desktop\lena.bmp");
//    //
//    //imshow("测试程序", picture);
//
//    //flip();
//    //threshold();
//    //cvGetAffineTransform();
//
//    CvPoint2D32f srcTri[3], dstTri[3];
//    CvMat* rot_mat = cvCreateMat(2, 3, CV_32FC1);
//    CvMat* warp_mat = cvCreateMat(2, 3, CV_32FC1);
//    IplImage* src = nullptr, *dst = nullptr;
//
//    if (argc == 1 && ((src = cvLoadImage("C:\Users\ranjiewen\Desktop\lena.bmp", 1)) != 0))  //==
//    {
//        dst = cvCloneImage(src);  //==
//        dst->origin == src->origin;
//        cvZero(dst);
//
//        srcTri[0].x = 0;
//        srcTri[0].y = 0;
//        srcTri[1].x = src->width - 1;
//        srcTri[1].y = 0;
//        srcTri[2].x = 0;
//        srcTri[2].y = src->height - 1;
//
//        dstTri[0].x = src->width*0.0;
//        dstTri[0].y = src->height*0.33;
//        dstTri[1].x = src->width*0.85;
//        dstTri[1].y = src->height*0.25;
//        dstTri[2].x = src->width*0.15;
//        dstTri[2].y = src->height*0.7;
//
//        cvGetAffineTransform(srcTri, dstTri, warp_mat);
//        cvWarpAffine(src, dst, warp_mat);
//        cvCopy(dst, src);
//
//        CvPoint2D32f center = cvPoint2D32f(src->width / 2, src->height / 2);
//        double angle = -50.0;
//        double scale = 0.6;
//        cv2DRotationMatrix(center, angle, scale, rot_mat);
//        cvWarpAffine(src, dst, rot_mat);
//
//        cvNamedWindow("Affine_Transform", 1);   /*第二个参数，int 类型的flags ，窗口的标识，可以填如下的值：
//                                                WINDOW_NORMAL设置了这个值，用户便可以改变窗口的大小（没有限制)
//                                                INDOW_AUTOSIZE如果设置了这个值，窗口大小会自动调整以适应所显示的图像，并且不能手动改变窗口大小.
//                                                WINDOW_OPENGL 如果设置了这个值的话，窗口创建的时候便会支持OpenGL*/
//        cvSize(100, 100);
//        cvShowImage("Affine_Transform", dst);
//        cvWaitKey();
//    }
//
//    cvReleaseImage(&dst);
//    cvReleaseMat(&rot_mat);
//    cvReleaseMat(&warp_mat);
//    system("pause");
//
//    //waitKey(0);
//    return 0;
//}
//
//


#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

/// 全局变量
char* source_window = "Source image";
char* warp_window = "Warp";
char* warp_rotate_window = "Warp + Rotate";

/** @function main */
int main(int argc, char** argv)
{
    Point2f srcTri[3];
    Point2f dstTri[3];

    Mat rot_mat(2, 3, CV_32FC1);
    Mat warp_mat(2, 3, CV_32FC1);
    Mat src, warp_dst, warp_rotate_dst;

    /// 加载源图像
    src = imread("C:\Users\ranjiewen\Desktop\lena.bmp", 1);

    /// 设置目标图像的大小和类型与源图像一致
    warp_dst = Mat::zeros(src.rows, src.cols, src.type());

    /// 设置源图像和目标图像上的三组点以计算仿射变换
    srcTri[0] = Point2f(0, 0);
    srcTri[1] = Point2f(src.cols - 1, 0);
    srcTri[2] = Point2f(0, src.rows - 1);

    dstTri[0] = Point2f(src.cols*0.0, src.rows*0.33);
    dstTri[1] = Point2f(src.cols*0.85, src.rows*0.25);
    dstTri[2] = Point2f(src.cols*0.15, src.rows*0.7);

    /// 求得仿射变换
    warp_mat = getAffineTransform(srcTri, dstTri);

    /// 对源图像应用上面求得的仿射变换
    warpAffine(src, warp_dst, warp_mat, warp_dst.size());

    /** 对图像扭曲后再旋转 */

    /// 计算绕图像中点顺时针旋转50度缩放因子为0.6的旋转矩阵
    Point center = Point(warp_dst.cols / 2, warp_dst.rows / 2);
    double angle = -50.0;
    double scale = 0.6;

    /// 通过上面的旋转细节信息求得旋转矩阵
    rot_mat = getRotationMatrix2D(center, angle, scale);

    /// 旋转已扭曲图像
    warpAffine(warp_dst, warp_rotate_dst, rot_mat, warp_dst.size());

    /// 显示结果
    namedWindow(source_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow(source_window, src);

    namedWindow(warp_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow(warp_window, warp_dst);

    namedWindow(warp_rotate_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow(warp_rotate_window, warp_rotate_dst);

    /// 等待用户按任意按键退出程序
    waitKey(0);

    return 0;
}

两个版本都可以，实验结果：

参考：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/warp_affine/warp_affine.html#warp-affine  即opencv的中文论坛上可以很好的帮助学习opencv,有很多例子程序

       OpenCV 教程

       http://blog.csdn.net/hitwengqi/article/details/6888783