使用getRotationMatrix2D创建变换矩阵通过检查CPU适合的SIMD指令加速warpAffine带参数WARP_INVERSE_MAP效果例程C++

下面是一个示例C++代码，用于使用getRotationMatrix2D创建变换矩阵，并通过检查CPU适合的SIMD指令来加速warpAffine带参数WARP_INVERSE_MAP的效果：

#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>

int main()
{
    // 读入待处理的图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

    // 定义旋转角度和缩放因子
    double angle = 30;
    double scale = 1;

    // 计算旋转中心
    cv::Point2f center((image.cols - 1) / 2.0, (image.rows - 1) / 2.0);

    // 获取旋转变换矩阵
    cv::Mat rot_mat = cv::getRotationMatrix2D(center, angle, scale);

    // 检查CPU是否支持指令集
    bool use_simd = cv::checkHardwareSupport(CV_CPU_SSE);

    // 应用仿射变换
    cv::Mat result;
    if (use_simd)
    {
        cv::warpAffine(image, result, rot_mat, image.size(), cv::INTER_LINEAR, cv::WARP_INVERSE_MAP | cv::WARP_USE_SSE);
    }
    else
    {
        cv::warpAffine(image, result, rot_mat, image.size(), cv::INTER_LINEAR, cv::WARP_INVERSE_MAP);
    }

    // 显示结果
    cv::imshow("Original", image);
    cv::imshow("Result", result);
    cv::waitKey();

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先读入了一张待处理的图像。接着，我们定义了旋转角度和缩放因子，并计算了旋转中心。然后，我们使用getRotationMatrix2D获取了旋转变换矩阵。接下来，我们使用checkHardwareSupport函数检查CPU是否支持SIMD指令集。最后，我们使用warpAffine函数应用仿射变换，并根据需要设置WARP_INVERSE_MAP和WARP_USE_SSE选项，以获得更好的性能。

值得注意的是，使用warpAffine带参数WARP_INVERSE_MAP时，我们需要传递旋转中心而不是图像中心作为第三个参数。此外，当我们使用SIMD指令集时，我们还需要设置WARP_USE_SSE选项。