OpenCV：重映射remap vs仿射变换warpAffine( 二 ) _2410

return 0;
}
【注】:
map_x和map_y：代表方针图中的（x,y）点在原图像的x坐标和y坐标；

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3仿射变换：
仿射变换是一个标的目的量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一贯量空间的过程；
图像进行仿射变换后的特点：
①二维图像之间的相对位置关系连结不变，平行线依旧是平行线，且直线上的点的位置挨次连结不变；
②一个肆意的仿射变换都可以暗示为乘以一个矩阵(线性变换)接着再加上一个标的目的量(平移)的形式；
三种常见形式：
扭转-rotation（线性变换）
平移-translation（标的目的量加）
缩放-scale（线性变换）

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4仿射变换流程：
仿射变换素质是一个2* 3的矩阵M乘上原图的每个坐标，获得方针图的对应点坐标。
2*3矩阵M中的2暗示方针点坐标的x与y ， 3中的第三维是平移分量。
是以需要做的就是找到矩阵M；
OpenCV供给 getAffineTransform 求出仿射变换，
getRotationMatrix2D 来获得扭转矩阵。
这里简单说说仿射变换是怎么做到的。
如下有两幅图像，图像二是图像一颠末放射转变得来的。
那问题来了，我们怎么从这两个图像信息里挖掘出两图之间的映射关系？
只要在图像一种拿出三个点（1,2,3），
图像二也拿出对应的三个点（1,2,3），
就可以求出两图间的映射关系！

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5法式1
OpenCV经由过程两个函数的组合利用来实现仿射变换：
利用warpAffine来实现简单重映射
利用getRotationMatrix2D来获得扭转矩阵
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\features2d\features2d.hpp>
#include <opencv2\core\core.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
//仿射变换尝试
int main()
{
       Mat src = https://vvvtt.com/article/imread("0.jpg");
       Mat dst_warp, dst_warpRotateScale;
       Point2f srcPoints[3];//原图中的三点
       Point2f dstPoints[3];//方针图中的三点
       //第一种仿射变换的挪用体例：三点法
       //三个点对的值,只要知道变换后图的三个点坐标，就可实现仿射变换
       srcPoints[0] = Point2f(0, 0);
       srcPoints[1] = Point2f(0, src.rows - 1);
       srcPoints[2] = Point2f(src.cols - 1, 0);
       //映射后的三个坐标值
       dstPoints[0] = Point2f(0, src.rows*0.3);
       dstPoints[1] = Point2f(src.cols*0.25, src.rows*0.75);
       dstPoints[2] = Point2f(src.cols*0.75, src.rows*0.25);
       Mat M1 = getAffineTransform(srcPoints, dstPoints);//计较变换矩阵