opencv加速warpaffine例程

以下是使用OpenCV加速warpAffine的示例代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('input.jpg')
rows, cols = img.shape[:2]

# 定义旋转矩阵
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 45, 1)
# 加速warpAffine函数
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows), flags=cv2.INTER_LINEAR + cv2.WARP_INVERSE_MAP)

cv2.imshow('input', img)
cv2.imshow('output', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先读取一张图像，并定义了一个旋转矩阵M，用于将原始图像旋转45度。接着，我们使用OpenCV提供的cv2.warpAffine函数，将输入图像img进行仿射变换得到输出图像dst。其中，我们使用了cv2.INTER_LINEAR和cv2.WARP_INVERSE_MAP两个加速标志，前者表示使用双线性插值算法进行图像采样，后者表示使用逆变换矩阵进行变换。最后，我们将输入和输出图像进行显示，然后等待用户按下任意键退出程序。

值得注意的是，OpenCV还提供了cv2.remap函数，可以用于实现更加复杂的非线性变换，可以根据具体需求选择合适的函数进行加速。

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opencv加速warpAffine例程

以下是使用OpenCV加速warpAffine的示例代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('input.jpg')
rows, cols = img.shape[:2]

# 定义旋转矩阵
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 45, 1)
# 加速warpAffine函数
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows), flags=cv2.INTER_LINEAR + cv2.WARP_INVERSE_MAP)

cv2.imshow('input', img)
cv2.imshow('output', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先读取一张图像，并定义了一个旋转矩阵M，用于将原始图像旋转45度。接着，我们使用OpenCV提供的cv2.warpAffine函数，将输入图像img进行仿射变换得到输出图像dst。其中，我们使用了cv2.INTER_LINEAR和cv2.WARP_INVERSE_MAP两个加速标志，前者表示使用双线性插值算法进行图像采样，后者表示使用逆变换矩阵进行变换。最后，我们将输入和输出图像进行显示，然后等待用户按下任意键退出程序。

值得注意的是，OpenCV还提供了cv2.remap函数，可以用于实现更加复杂的非线性变换，可以根据具体需求选择合适的函数进行加速。

opencv加速warpAffine算子C++例程

以下是使用OpenCV加速warpAffine算子的C++示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("input.jpg"); //读入图片
    if (src.empty()) return -1;

    Point2f src_pts[3] = { Point2f(0,0), Point2f(src.cols - 1, 0), Point2f(0, src.rows - 1) };//原图三个点
    Point2f dst_pts[3] = { Point2f(50,50), Point2f(src.cols - 100, 100), Point2f(80, src.rows - 150) };//目标图三个点

    Mat warp_mat = getAffineTransform(src_pts, dst_pts);//计算仿射变换矩阵

    Mat dst;
    warpAffine(src, dst, warp_mat, src.size());//应用仿射变换矩阵

    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先使用`imread`函数读入输入图像。然后定义了一个原图三个点和一个目标图三个点，并使用`getAffineTransform`函数计算仿射变换矩阵。最后，我们使用`warpAffine`函数应用仿射变换矩阵将原图转换为目标图，并使用`imshow`函数显示原图和目标图。

值得注意的是，`warpAffine`函数是使用OpenCV加速的，因此在处理大型图像时可以提高性能。