OpenCV imgproc组件之图像变换

该部分主要包括边缘检测、霍夫变换、重映射、仿射变换和直方图均衡化几种操作，下面用具体例子分别介绍图像变换函数的使用。

#include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<vector>
using namespace std;
enum EdgeType
{
	CANNY = 0,
	SOBEL,
	LAPLACIAN,
	SCHARR
};
//边缘检测
bool edgeFind(cv::Mat &src, cv::Mat &dst, EdgeType type = CANNY)
{
	cv::Mat edge,edge_x,edge_y;
	edge = src.clone();
	//cv::cvtColor(src, edge, CV_RGB2GRAY);
	cv::cvtColor(src, edge_x, CV_RGB2GRAY);
	cv::cvtColor(src, edge_y, CV_RGB2GRAY);
	switch (type)
	{
	case CANNY:
		cv::Canny(edge, edge, 40, 100, 3); break;
	case SOBEL:
		cv::Sobel(edge, edge_x, edge.depth(), 1, 0, 3);
		cv::Sobel(edge, edge_y, edge.depth(), 0, 1, 3);
		cv::convertScaleAbs(edge_x, edge_x); cv::convertScaleAbs(edge_y, edge_y);
		edge = edge_x + edge_y; break;
	case LAPLACIAN:
		cv::Laplacian(edge, edge, edge.depth(), 3, 1, 0); break;
	case SCHARR:
		cv::Scharr(edge, edge_x, edge.depth(), 1, 0, 3); 
		cv::Scharr(edge, edge_y, edge.depth(), 0, 1, 3);
		cv::convertScaleAbs(edge_x, edge_x); cv::convertScaleAbs(edge_y, edge_y);
		edge = edge_x + edge_y; break;
	}
	cv::imshow("edge", edge);
	dst = cv::Scalar::all(0);
	src.copyTo(dst, edge);
	
	return true;
}

bool houghChange(cv::Mat &src, cv::Mat &dst)
{
	vector<cv::Vec2f> lines;
	cv::Mat src1;
	cv::Canny(src, src1,10,50);
	//cv::cvtColor(src1, src1, CV_GRAY2BGR);
	HoughLines(src1, lines, 1, 3.14 / 180, 150); dst.create(src.size(),src.type());
	for (int i = 0; i < lines.size(); i++)
	{
		float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];
		cv::Point pt1, pt2;
		double a = cos(theta), b = sin(theta);
		double x0 = a*rho, y0 = b*rho;
		pt1.x = cvRound(x0 + 1000 * (-b));
		pt1.y = cvRound(y0 + 1000 * (a));
		pt2.x = cvRound(x0 - 1000 * (-b));
		pt1.y = cvRound(y0 - 1000 * (a));
		line(dst, pt1, pt2, cv::Scalar(55, 100, 195), 1);
	}
	return true;
}

bool remap(cv::Mat &src, cv::Mat &dst)
{
	cv::Mat map_x, map_y;
	dst.create(src.size(), src.type());
	map_x.create(src.size(), CV_32FC1);
	map_y.create(src.size(), CV_32FC1);
	for (int j = 0; j < src.rows; j++)
	for (int i = 0; i < src.cols; i++)
	{
		map_x.at<float>(j, i) = static_cast<float>(i);
		map_y.at<float>(j, i) = static_cast<float>(src.rows - j);
	}
	cv::remap(src, dst, map_x, map_y,CV_INTER_LINEAR);
	return true;
}

void affineTransformation(cv::Mat &src, cv::Mat &dst)
{
//	cv::flip(src, dst, 0);//参数3==0垂直翻转（沿X轴翻转），参数3>0水平翻转（沿Y轴翻转），参数3<0水平垂直翻转（先沿X轴翻转，再沿Y轴翻转，等价于旋转180°
	cv::Point center = cv::Point(src.cols / 2, src.rows / 2);
	double angle = 30;
	double scale = 0.8;
	cv::Mat rotMat(2, 3, CV_32FC1);
	rotMat = cv::getRotationMatrix2D(center, angle, scale);
	cv::warpAffine(src, dst, rotMat, dst.size());
}

int main()
{
	
	cv::Mat src = cv::imread("D:\\OpenCVprivate\\5.jpg");
	cv::Mat morphDst, resizeDst, floodDst, filterDst, thsDst, edgeDst, eqDst, houghDst, affineDst, remapDst;
//	cv::imshow("原图", src);	

	edgeFind(src, edgeDst);//边缘检测
	cv::imshow("edgeDst", edgeDst);

	houghChange(src, houghDst);//霍夫变换
	cv::imshow("houghDst", houghDst);

	affineTransformation(src, affineDst);//仿射变换
	cv::imshow("affineDst", affineDst);

	remap(src, remapDst);//重映射
	cv::imshow("remapDst", remapDst);

	cv::cvtColor(src, eqDst, CV_RGB2GRAY);
	cv::equalizeHist(eqDst, eqDst);//直方图均衡化
	cv::imshow("eqDst", eqDst);
	cv::waitKey();
	return 0;
}