warpAffine WARP_INVERSE_MAP函数

warpAffine是一种图像几何变换函数，它可以对图像进行平移、旋转、缩放等操作。其中，第五个参数（flags）可以选择不同的插值方式和边界模式。WARP_INVERSE_MAP是其中的一个选项，它表示将变换矩阵反向应用于像素坐标，从而实现从目标图像到源图像的变换。如果不使用WARP_INVERSE_MAP，则默认将变换矩阵应用于源图像到目标图像的变换。

相关问题

opencv加速warpAffine WARP_INVERSE_MAP例程

在使用OpenCV的warpAffine函数进行图像变换时，如果变换矩阵是已知的，可以选择使用WARP_INVERSE_MAP标志来加速变换过程。

具体的操作步骤如下：

1. 定义变换矩阵M，可以使用getRotationMatrix2D或getAffineTransform等函数获取。

2. 对原始图像进行变换。如果使用WARP_INVERSE_MAP标志，则需要先计算反向变换矩阵invM，然后使用cv2.warpAffine函数进行变换。

下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np
import time

img = cv2.imread('test.jpg')

# 定义变换矩阵M
M = cv2.getRotationMatrix2D((img.shape[1]/2, img.shape[0]/2), 30, 1)

# 计算反向变换矩阵invM
invM = cv2.invertAffineTransform(M)

# 使用cv2.warpAffine函数进行变换，使用WARP_INVERSE_MAP标志加速变换
start = time.time()
out = cv2.warpAffine(img, invM, (img.shape[1], img.shape[0]), flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP)
end = time.time()
print('Time:', end - start)

cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Transformed Image', out)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们使用getRotationMatrix2D函数定义了一个旋转矩阵M，并使用invertAffineTransform函数计算了反向变换矩阵invM。在使用cv2.warpAffine函数进行变换时，我们设置了WARP_INVERSE_MAP标志，以加速变换过程。

你可以根据自己的需求，修改变换矩阵M的定义方式，并使用不同的变换函数进行图像变换。

opencv加速warpAffine WARP_INVERSE_MAP例程C++

以下是使用OpenCV加速warpAffine函数的WARP_INVERSE_MAP示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::Mat src = cv::imread("input.jpg");
    cv::Mat dst(src.size(), src.type());
    
    // 定义仿射矩阵
    cv::Point2f src_points[3] = {cv::Point2f(0, 0), cv::Point2f(src.cols - 1, 0), cv::Point2f(0, src.rows - 1)};
    cv::Point2f dst_points[3] = {cv::Point2f(0, 0), cv::Point2f(src.cols - 1, 0), cv::Point2f(0, src.rows - 1)};
    cv::Mat warp_mat = cv::getAffineTransform(src_points, dst_points);
    
    // 加速warpAffine函数
    cv::Mat inv_warp_mat;
    cv::invertAffineTransform(warp_mat, inv_warp_mat);
    cv::warpAffine(src, dst, inv_warp_mat, src.size(), cv::WARP_INVERSE_MAP);
    
    cv::imwrite("output.jpg", dst);
    
    return 0;
}

在这个例子中，我们首先读取了一张名为“input.jpg”的图像。然后，我们定义了一个仿射矩阵，并使用OpenCV的getAffineTransform函数将其计算出来。接着，我们使用invertAffineTransform函数计算出反转的仿射矩阵，并将其用于加速warpAffine函数。最后，我们将输出写入到名为“output.jpg”的图像文件中。

值得注意的是，我们使用的是WARP_INVERSE_MAP标志来加速warpAffine函数，这个标志告诉OpenCV我们正在使用反转的仿射矩阵。这使得OpenCV能够跳过一些计算，从而加速函数执行。