OpenCV 图像重映射函数remap()实例详解

         OpenCV 图像重映射函数remap()对图像应用通用几何变换。其原型如下：

        void remap(InputArray  src, 

                             OutputArray dst,

                               InputArray  map1,

                               InputArray map2,

                                int   interpolation，

                                int borderMode = BORDER_CONSTANT，

                                const Scalar & borderValue = Scalar()

           ）

   参数：

       src 源图像。

       dst 输出目标图像。它的大小与 map1 相同，类型与 src 相同。

       map1 (x,y) 点或仅 x 值的第一个映射具有 CV_16SC2 、 CV_32FC1 或 CV_32FC2                                 类型。

                    map2  y 值的第二个映射分别具有 CV_16UC1、CV_32FC1 类型或无类型（如果映射         1 是 (x,y) 点，则为空映射）。

                      interpolation 插值方法，可选:  INTER_NEAREST，                                                                                                                           INTER_LINEAR ，                                                                                                                              INTER_CUBIC，                                                                                                                                INTER_LANCZOS4，                                                                                                              INTER_NEAREST_EXACT                                                                                                                INTER_MAX                                                                                                                                      WARP_FILL_OUTLIERS ，                                                                     WARP_INVERSE_MAP 

                        borderMode 像素外推法。当 borderMode=BORDER_TRANSPARENT 时，意味                着目标图像中与源图像中的“异常值”相对应的像素不会被该函数修改。可为：BORDER_CONSTANT ，BORDER_REPLICATE，BORDER_REFLECT，BORDER_WRAP ，BORDER_REFLECT_101 ，BORDER_TRANSPARENT ，BORDER_REFLECT101 ，BORDER_DEFAULT，BORDER_ISOLATED

                        borderValue 在边界恒定的情况下使用的值。默认值为 0。

        OpenCV的remap函数的主要用途是重新映射图像中像素的位置或值。用它可以实现图像镜像、形态改变、特效制作、图像分割等。下面以例演示 其用法。先写一个示例程序，读入一张图片然后，用remap函数分别获取水平镜像图片，示例程序代码如下：

// RemapTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{Mat src = imread("1.png");if (src.empty()){cout << "Cann't load Image!";return -1;}imshow("原始图像：",src);Mat srcx(src.rows, src.cols, CV_32F); // x 方向Mat srcy(src.rows, src.cols, CV_32F); // x 方向for (size_t i = 0; i < src.rows; i++){for (int j = 0; j < src.cols; j++){srcx.at<float>(i, j) = src.cols - j - 1;srcy.at<float>(i, j) = i;}}remap(src, src, srcx, srcy, INTER_LINEAR);imshow("水平镜像：", src);waitKey(0);return 1;
}

试运行，结果如下：

       获取垂直镜像，其代码如下：

// RemapTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{Mat src = imread("1.png");if (src.empty()){cout << "Cann't load Image!";return -1;}imshow("原始图像：",src);Mat srcx(src.rows, src.cols, CV_32F); // x 方向Mat srcy(src.rows, src.cols, CV_32F); // x 方向//水平镜像/*for (size_t i = 0; i < src.rows; i++){for (int j = 0; j < src.cols; j++){srcx.at<float>(i, j) = src.cols - j - 1;srcy.at<float>(i, j) = i;}}remap(src, src, srcx, srcy, INTER_LINEAR);imshow("水平镜像：", src);*///垂直镜像for (size_t i = 0; i < src.rows; i++){for (int j = 0; j < src.cols; j++){srcx.at<float>(i, j) = j;srcy.at<float>(i, j) = src.rows -i -1;}}remap(src, src, srcx, srcy, INTER_LINEAR);imshow("垂直镜像：", src);waitKey(0);return 1;
}

       试运行结果如下：

  再写一段改变图形形状的代码，代码如下：

// RemapTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{Mat src = imread("1.png");if (src.empty()){cout << "Cann't load Image!";return -1;}imshow("原始图像：",src);Mat srcx(src.rows, src.cols, CV_32F); // x 方向Mat srcy(src.rows, src.cols, CV_32F); // x 方向//水平镜像/*for (size_t i = 0; i < src.rows; i++){for (int j = 0; j < src.cols; j++){srcx.at<float>(i, j) = src.cols - j - 1;srcy.at<float>(i, j) = i;}}remap(src, src, srcx, srcy, INTER_LINEAR);imshow("水平镜像：", src);*///垂直镜像/*for (size_t i = 0; i < src.rows; i++){for (int j = 0; j < src.cols; j++){srcx.at<float>(i, j) = j;srcy.at<float>(i, j) = src.rows -i -1;}}remap(src, src, srcx, srcy, INTER_LINEAR);imshow("垂直镜像：", src);*///改变图像形状for (size_t i = 0; i < src.rows; i++){for (int j = 0; j < src.cols; j++){srcx.at<float>(i, j) = j;srcy.at<float>(i, j) = i + 5.0 * cos(i / 5.0);}}remap(src, src, srcx, srcy, INTER_LINEAR);imshow("改变图形形状：", src);waitKey(0);return 1;
}

       割裂效果呈现，实现的程序代码如下：

// RemapTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{Mat src = imread("1.png");if (src.empty()){cout << "Cann't load Image!";return -1;}imshow("原始图像：",src);Mat srcx(src.rows, src.cols, CV_32F); // x 方向Mat srcy(src.rows, src.cols, CV_32F); // x 方向//水平镜像/*for (size_t i = 0; i < src.rows; i++){for (int j = 0; j < src.cols; j++){srcx.at<float>(i, j) = src.cols - j - 1;srcy.at<float>(i, j) = i;}}remap(src, src, srcx, srcy, INTER_LINEAR);imshow("水平镜像：", src);*///垂直镜像/*for (size_t i = 0; i < src.rows; i++){for (int j = 0; j < src.cols; j++){srcx.at<float>(i, j) = j;srcy.at<float>(i, j) = src.rows -i -1;}}remap(src, src, srcx, srcy, INTER_LINEAR);imshow("垂直镜像：", src);*///改变图像形状/*for (size_t i = 0; i < src.rows; i++){for (int j = 0; j < src.cols; j++){srcx.at<float>(i, j) = j;srcy.at<float>(i, j) = i + 5.0 * cos(i / 5.0);}}remap(src, src, srcx, srcy, INTER_LINEAR);imshow("改变图形形状：", src);*///割裂效果呈现for (size_t i = 0; i < src.rows; i++){for (int j = 0; j < src.cols; j++){srcx.at<float>(i, j) = j + 10.0 * tan(j / 5.0);;srcy.at<float>(i, j) = i;}}remap(src, src, srcx, srcy, INTER_LINEAR);imshow("割裂效果：", src);waitKey(0);return 1;
}

 试运行，结果如下：