//opencv自带的重映射函数
时间: 2024-08-06 20:01:11 浏览: 54
OpenCV库确实提供了重映射(remapping)功能,这主要用于图像坐标系的变换,如投影、缩放、旋转或扭曲。该功能主要通过`cv2.remap()`函数实现。这个函数的基本语法如下:
```python
dst = cv2.remap(src, map1, map2, interpolation, borderMode, borderValue)
```
参数说明:
- `src`: 输入图像,通常是源视图或颜色空间。
- `map1` 和 `map2`: 分别表示输入图像上每个像素的新位置。可以是二维浮点数组,也可以是从`cv2.getRectSubPix()`创建的子像素采样矩阵。
- `interpolation`: 描述插值方法,常用的有`cv2.INTER_LINEAR` (线性插值)、`cv2.INTER_CUBIC` (立方卷积插值)、`cv2.INTER_AREA` (面积插值)等。
- `borderMode`: 处理边界像素的方式,如`cv2.BORDER_CONSTANT`(填充常数),`cv2.BORDER_REPLICATE`(重复边缘像素)等。
- `borderValue`: 如果`borderMode`是`cv2.BORDER_CONSTANT`,则指定填充的常数值。
举个例子,如果你想要对一幅图像进行仿射变换(如缩放和平移),你可以创建一个变换矩阵并传递给`map1`和`map2`:
```python
import cv2
# 假设你有一个源图像 src 和一个仿射变换矩阵 M
dst = cv2.remap(src, None, None, cv2.INTER_LINEAR, cv2.BORDER_CONSTANT, borderValue=0, dstSize=(new_width, new_height), map1=M)
```
在这个例子中,`None` 表示使用整个图像作为输入,`M` 是一个2x3的变换矩阵,`new_width` 和 `new_height` 是新的图像尺寸。
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