C++图像处理教程：几何变换详解

"C++图像处理的第二讲主要讲解了图像的几何变换，包括平移、旋转、镜像变换、转置和放缩等基本操作。通过矩阵运算来实现这些变换，特别是平移变换的原理和逆变换的计算。平移变换可能导致图像的部分移出原图范围，处理方式有两种：一是不放大图像，移出部分被截断；二是放大图像以显示所有内容。在C++中实现平移时，如果新图像中的点超出原图像范围，则通常将其颜色设置为黑色或白色。此外，介绍了灰度图的概念，即仅包含亮度信息的图像，亮度值通常会被量化处理。" 在C++中进行图像处理，几何变换是一个重要的概念。本讲主要关注平移变换，它是所有几何变换中最基础的一种。平移变换可以通过简单的矩阵运算来实现，即将每个像素的坐标加上一个平移向量（tx, ty），从而达到移动图像的目的。逆变换则是找出原始图像中对应于新图像中任意一点的像素位置。 对于平移变换，可能出现的情况是新图像中的某些点超出了原图像的边界。处理这种情况有不同策略，一种是不改变图像尺寸，移出部分被截断，这种方法保持了文件大小不变。另一种策略是扩大图像尺寸以包含所有内容，这会导致文件大小增加，但能显示完整图像。函数`Translation`示例采用的是前者，即移出部分被截断。 在实际编程实现中，需要注意边界条件的处理，当新坐标超出原图范围时，通常设定这些像素的RGB值为黑色（0,0,0）或白色（255,255,255）。 此外，灰度图是一种常见的图像类型，它只包含亮度信息，没有颜色信息。在处理灰度图时，亮度的变化是连续的，为了存储这些信息，通常需要对亮度值进行量化，将连续范围映射到离散的灰度级。这在处理图像算法时尤其重要，因为它简化了图像处理的复杂性，降低了计算需求。 了解并掌握这些基础知识，对于进行C++图像处理的深入学习和实践至关重要，无论是进行图像分析、图像合成还是其他高级图像处理技术，都需要建立在这些基本操作之上。