opencv加速warpAffineC++例程

下面是一个使用OpenCV加速warpAffine的C++例程：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("input.jpg");
    if (src.empty())
    {
        cout << "Failed to read image!" << endl;
        return -1;
    }

    float angle = 30.0;
    float scale = 0.8;

    // 计算旋转中心
    Point2f center(src.cols / 2.0, src.rows / 2.0);
    // 构造旋转矩阵
    Mat M = getRotationMatrix2D(center, angle, scale);

    // 开始计时
    double t1 = (double)getTickCount();

    // 使用OpenCV加速的warpAffine函数进行仿射变换
    Mat dst;
    warpAffine(src, dst, M, src.size(), INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT);

    // 结束计时
    double t2 = ((double)getTickCount() - t1) / getTickFrequency();
    cout << "Time consumed: " << t2 << " s" << endl;

    imshow("input", src);
    imshow("output", dst);
    waitKey();

    return 0;
}

在上面的例程中，我们首先读取了一张输入图像，然后定义了旋转角度和缩放比例。接着，我们通过调用getRotationMatrix2D函数构造了一个旋转矩阵。最后，我们使用warpAffine函数进行了仿射变换，并输出了变换后的图像和消耗的时间。

值得注意的是，我们在调用warpAffine函数时，指定了INTER_LINEAR和BORDER_CONSTANT参数。其中，INTER_LINEAR表示我们使用双线性插值算法对图像进行重采样，BORDER_CONSTANT表示我们对图像边界进行了常数填充，具体来说就是将图像边缘的像素值设置为0。

由于OpenCV内置的warpAffine函数已经进行了优化，因此我们可以很轻松地实现图像仿射变换的加速。