梳理程序的笔记（三）

最新推荐文章于 2019-05-31 23:02:17 发布

SimileciWH

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分类专栏： algorithm learning 文章标签：代码梳理笔记 opencv

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本文详细介绍了1datamatrix的提取过程，包括利用extlen参数扩大边缘以完整包含图案，以及通过仿射变换调整倾斜或变形的二维码至理想位置。文中深入探讨了OpenCV的getAffineTransform()和warpAffine()函数在图像矫正中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 datamatrix提取

rotRects中存放的矩形框都是紧贴这图案的，大多数情况下都会损失一些边缘部分，而且不利于精确检测，因此需要适当的扩张边缘的长度，即 extlen 。

我的理解，将缩小一半的图片，四周以extlen的页边距画一个矩形，在这个举行内部的rostRects才能为是要处理的区域，即边界约束，其他不再范围内的区域去除；在范围内的区域边界点在放大为原来的2倍。

dPoints[j].x=dPoints[j].x*2;
dPoints[j].y=dPoints[j].y*2;

乘以2是因为，之前resize原图缩小了2倍，现在放大到原图的大小。

2 cutImg，裁剪图片并且矫正

拍摄到的原始图片，可能是变形或者歪的，（这与粘贴二维码的情况有关系），因此，通过仿射变换将它调整到我们理想的位置。

2.1 opencv的getAffineTransform()

仿射矩阵，是表示一个二维向量 $\left [ \begin{matrix}x \\ y \end{matrix}\right ]$ 经过线性变换矩阵 $\left[ \begin{matrix} a_{00} & a_{01} \\ a_{10} & a_{11}\end{matrix}\right]$ 和平移变换矩阵 $T=[b00b01]T=\left[ \begin{matrix} b_{00} \\ b_{01}\end{matrix}\right]$ 得到矩阵 $B=[x1y1]B=\left[ \begin{matrix} x1 \\ y1 \end{matrix}\right]$ 的一种矩阵，记为仿射矩阵 $M=[AB]=[a00a01b00a10a11b10]M=\left[ \begin{matrix} A & B\end{matrix}\right]=\left[ \begin{matrix} a_{00} & a_{01} & b_{00} \\ a_{10} &a_{11} & b_{10}\end{matrix}\right]$ 。

$\left[ \begin{matrix} x \\ y\end{matrix}\right]+T=M*\left[\begin{matrix}x\\y\\1 \end{matrix}\right]$

因此， $T=[a00∗x+a01∗y+b00a10∗x+a11∗y+b10]T=\left[\begin{matrix}a_{00}*x+a_{01}*y+b_{00} \\a_{10}*x+a_{11}*y+b_{10} \end{matrix}\right]$

如上图所示的两张图片之间的仿射。

Mat getAffineTransform( InputArray src, InputArray dst ); //返回仿射矩阵

_warpMat = getAffineTransform(_dmPoints, dstTri);  //求得仿射变换矩阵M
        warpAffine(_srcImg, _dmImg, _warpMat, Size(60, 60));  //对原图上应用这种仿射变换，输出尺寸为60*60
        cvtColor(_dmImg,_dmImg,CV_BGR2GRAY);

2.2 opencv的warpAffine()

代码在2.1节的结尾处。

void warpAffine( InputArray src, //输入要进行仿射变换的图片
                 OutputArray dst,  //输出仿射变换后的图片
                 InputArray M, //输入getAffineTransform得到的放射变换矩阵
                 Size dsize,    //设置输出仿射变换矩阵的大小
                 int flags=INTER_LINEAR, //插值算法标识符
                 int borderMode=BORDER_CONSTANT, //边界像素模式
                 const Scalar& borderValue=Scalar()); //边界取值，默认值Scalar()为0

flags可选参数	含义
INTER_LINEAR	双线性差值 (缺省使用)
INTER_AREA	区域差值算法，使用象素关系重采样时，图像抽取的首选方法。当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大时，类似于 INTER_NEAREST 方法
INTER_CUBIC	立方差值
INTER_NEAREST	最邻近插值算法
INTER_LANCZOS4	Lanczos插值(超过8x8领域的插值算法)
INTER_MAX	用于插值的掩模板
WARP_INVERSE_MAP	标志位，反变换
WARP_FILL_OUTLIERS	标志位，用于填充目标图像的像素值，如果其中的一些值对应原图像的异常值，那么这些值讲被设为0