Java+opencv3.2.0實(shí)現(xiàn)重映射
通過(guò)重映射來(lái)表達(dá)每個(gè)像素的位置(x,y) :g(x,y)=f(h(x,y)),h(x,y)是映射方法函數(shù)。當(dāng)h(x,y) = (I.cols()-x,y),表示按照x軸方向發(fā)生偏轉(zhuǎn)。
函數(shù):Imgproc.remap(Mat src, Mat dst, Mat map1, Mat map2, int interpolation, int borderMode, Scalar borderValue)
參數(shù)說(shuō)明:
src:源圖像
dst:目標(biāo)圖像
map1:它有兩種可能表示的對(duì)象,一種是表示點(diǎn)(x,y)的第一個(gè)映射,另一種是CV_16SC2、CV_32FC1、CV_32FC2類型的X值
map2:它有兩種可能表示的對(duì)象,一種是當(dāng)map1表示點(diǎn)(x,y)的第一個(gè)映射時(shí),不代表任何值,另一種是CV_16UC1、CV_32FC1類型的Y值
interpolation:插值方式,不支持INTER_AREA
borderMode:邊界模式,默認(rèn)BORDER_CONTANT
borderValue:當(dāng)有常數(shù)邊界時(shí)使用的值,默認(rèn)為0
示例代碼:
public static void main(String[] args) { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); Mat src = Imgcodecs.imread("F:\\t0105b07b97736d453d.jpg"); Mat dst = src.clone(); Mat map_x = new Mat(src.size(), CvType.CV_32FC1); Mat map_y = new Mat(src.size(), CvType.CV_32FC1); int key = 1; // key取值1、2、3、4 for (int i = 0; i < src.rows(); i++) { for (int j = 0; j < src.cols(); j++) { switch (key) { case 1: // 重映射1 if (j > src.cols() * 0.25 && j < src.cols() * 0.75 && i > src.rows() * 0.25 && i < src.rows() * 0.75) { map_x.put(i, j, 2 * (j - src.cols() * 0.25) + 0.5); map_y.put(i, j, 2 * (i - src.rows() * 0.25) + 0.5); } else { map_x.put(i, j, 0.0); map_y.put(i, j, 0.0); } break; case 2: // 重映射2 map_x.put(i, j, j); map_y.put(i, j, src.rows() - i); break; case 3: // 重映射3 map_x.put(i, j, src.cols() - j); map_y.put(i, j, i); break; case 4: // 重映射4 map_x.put(i, j, src.cols() - j); map_y.put(i, j, src.rows() - i); break; default: break; } } } Imgproc.remap(src, dst, map_x, map_y, Imgproc.INTER_LINEAR, Core.BORDER_CONSTANT, new Scalar(0, 0, 0)); Imgcodecs.imwrite("F:\\dst.jpg", dst); }
源圖像:
第一種映射:
第二種映射:
第三種映射:
第四種映射:
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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