Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(RoiMat, RoiMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP);这段代码中使用opencv中哪个函数代替warpAffine
时间: 2024-02-26 20:58:12 浏览: 22
在OpenCV中,可以使用cv::warpAffine函数代替warpAffine函数。具体代码如下所示:
```
cv::Mat RoiMatTransformed;
cv::warpAffine(RoiMat, RoiMatTransformed, RotateMat, m_mInputMat.size(), cv::INTER_LINEAR + cv::WARP_INVERSE_MAP);
```
需要注意的是,cv::warpAffine函数的最后一个参数应该是一个标志,用于指定变换的方式。在这里,我们使用cv::INTER_LINEAR + cv::WARP_INVERSE_MAP来指定使用线性插值进行反向变换。
相关问题
如何才能保证效果不改变的情况下通过多线程加速这段代码 Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(RoiMat, RoiMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP);
可以使用OpenCV中提供的并行计算库来实现多线程加速,例如TBB(Threading Building Blocks)库。具体实现方法可以将图像划分为多个小块,每个线程处理一个小块的图像,最后将处理好的小块图像拼接在一起。修改代码如下:
```
cv::Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1);
cv::parallel_for_(cv::Range(0, RoiMat.rows), [&](const cv::Range& range) {
for (int i = range.start; i < range.end; i++) {
cv::Mat RoiMatRow = RoiMat.row(i);
cv::warpAffine(RoiMatRow, RoiMatRow, RotateMat, m_mInputMat.size(), cv::WARP_INVERSE_MAP);
}
});
```
这样就可以利用多线程提高图像处理速度,同时保证处理结果的正确性。
将这一段代码的warpAffine转换成transform实现 Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(RoiMat, RoiMat, RotateMat, RoiMat.size(), WARP_INVERSE_MAP);
可以使用cv::transform函数来实现:
1. 定义一个旋转矩阵RotateMat:
```
cv::Mat RotateMat = cv::getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1);
```
2. 将旋转矩阵展开成一个3x3的矩阵,第三行为[0,0,1]:
```
cv::Mat affineMat = cv::Mat::zeros(3, 3, RotateMat.type());
affineMat.at<double>(0, 0) = RotateMat.at<double>(0, 0);
affineMat.at<double>(0, 1) = RotateMat.at<double>(0, 1);
affineMat.at<double>(0, 2) = (1 - RotateMat.at<double>(0, 0)) * m_pdCenter.x - RotateMat.at<double>(0, 1) * m_pdCenter.y;
affineMat.at<double>(1, 0) = RotateMat.at<double>(1, 0);
affineMat.at<double>(1, 1) = RotateMat.at<double>(1, 1);
affineMat.at<double>(1, 2) = RotateMat.at<double>(1, 0) * m_pdCenter.y + (1 - RotateMat.at<double>(1, 1)) * m_pdCenter.x;
affineMat.at<double>(2, 2) = 1;
```
3. 使用cv::transform函数进行仿射变换:
```
cv::Mat result;
cv::transform(RoiMat, result, affineMat);
```
其中,RoiMat是原始图像,result是仿射变换后的结果。