javascript圖像處理—仿射變換深度理解
上一篇文章,我們講解了圖像金字塔,這篇文章我們來(lái)了解仿射變換。
仿射?
任何仿射變換都可以轉(zhuǎn)換成,乘以一個(gè)矩陣(線性變化),再加上一個(gè)向量(平移變化)。
實(shí)際上仿射是兩幅圖片的變換關(guān)系。
例如我們可以通過(guò)仿射變換對(duì)圖片進(jìn)行:縮放、旋轉(zhuǎn)、平移等操作。
一個(gè)數(shù)學(xué)問(wèn)題
在解決仿射問(wèn)題前,我們來(lái)做一個(gè)數(shù)學(xué)題。
如圖,對(duì)于點(diǎn)(x1, y1),相對(duì)于原點(diǎn)旋轉(zhuǎn)一個(gè)角度a,那么這個(gè)點(diǎn)到哪里了呢?
我們將坐標(biāo)系變成極坐標(biāo)系,則點(diǎn)(x1, y1)就變成了(r, β),而旋轉(zhuǎn)后變成(r, α+ β)。
轉(zhuǎn)回直角坐標(biāo)系,則旋轉(zhuǎn)后的點(diǎn)變成了(cos(α+ β) * r, sin(α+ β) * r)。
然后利用公式:
cos(α+β)=cosαcosβ-sinαsinβ
sin(α+β)=sinαcosβ+cosαsinβ
以及原來(lái)點(diǎn)為(cosβ * r, sinβ * r),于是很容易得出新的點(diǎn)為(x1 * cosα - y1 * sinα, x1 * sinaα + y1 * cosα)。
我們可以從中推導(dǎo)出旋轉(zhuǎn)變換公式:
那么平移就相對(duì)簡(jiǎn)單很多了,就相當(dāng)于加上一個(gè)向量(c, d)就行了。
獲得變換矩陣函數(shù)實(shí)現(xiàn)
通常我們使用矩陣來(lái)表示仿射變換。
其中A是旋轉(zhuǎn)縮放變換,B是平移變換。則結(jié)果T滿足:
或者
![T = M \cdot [x, y, 1]^{T}](http://img.jbzj.com/file_images/article/201301/201301160852597.png)
即:
var getRotationArray2D = function(__angle, __x, __y){
var sin = Math.sin(__angle) || 0,
cos = Math.cos(__angle) || 1,
x = __x || 0,
y = __y || 0;
return [cos, -sin, -x,
sin, cos, -y
];
};
這樣我們就得到了一個(gè)仿射變換矩陣。
當(dāng)然這個(gè)實(shí)現(xiàn)本身是有一定問(wèn)題的,因?yàn)檫@個(gè)原點(diǎn)被固定在左上角了。
仿射變換實(shí)現(xiàn)
var warpAffine = function(__src, __rotArray, __dst){
(__src && __rotArray) || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */);
if(__src.type && __src.type === "CV_RGBA"){
var height = __src.row,
width = __src.col,
dst = __dst || new Mat(height, width, CV_RGBA),
sData = new Uint32Array(__src.buffer),
dData = new Uint32Array(dst.buffer);
var i, j, xs, ys, x, y, nowPix;
for(j = 0, nowPix = 0; j < height; j++){
xs = __rotArray[1] * j + __rotArray[2];
ys = __rotArray[4] * j + __rotArray[5];
for(i = 0; i < width; i++, nowPix++, xs += __rotArray[0], ys += __rotArray[3]){
if(xs > 0 && ys > 0 && xs < width && ys < height){
y = ys | 0;
x = xs | 0;
dData[nowPix] = sData[y * width + x];
}else{
dData[nowPix] = 4278190080; //Black
}
}
}
}else{
error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */);
}
return dst;
};
這個(gè)函數(shù)先把矩陣數(shù)據(jù)變成32位形式,操作每個(gè)元素就等同于操作每一個(gè)像素。
然后遍歷所有元素,對(duì)對(duì)應(yīng)的點(diǎn)進(jìn)行賦值。
效果
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