图像处理基础及OpenCV实现（二）

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本文深入探讨了图像处理中常见的几何变换技术，包括图像缩放、旋转等操作，并详细介绍了OpenCV库中的相关函数，如cvResize和cvWarpAffine，以及如何应用这些函数进行图像的缩放和旋转。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

二、图像的几何变换

1、图像缩放

图像缩放需要使用插值，图像插值通常有三种方式：最近邻插值、双线性插值、双立方插值。

OpenCV提供的函数：
函数
IplImage* cvCreateImage（CvSize size，int depth，int channels） 创建一幅图像并返回存储图像的首地址。
参数CvSize cvSize( int width, int height ) 图像的高宽
参数depth，表示图像的量化深度

#define IPL_DEPTH_1U     1
#define IPL_DEPTH_8U     8
#define IPL_DEPTH_16U   16
#define IPL_DEPTH_32F   32
#define IPL_DEPTH_8S  (IPL_DEPTH_SIGN| 8)
#define IPL_DEPTH_16S (IPL_DEPTH_SIGN|16)
#define IPL_DEPTH_32S (IPL_DEPTH_SIGN|32)

参数 channels 表示图像的通道

函数 void cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation CV_DEFAULT( CV_INTER_LINEAR ))
参数 src 原图像首地址
参数 dst 目的图像首地址
参数 interpolation 表示缩放的插值方式
CV_INTER_NN =0, 最近邻插值
CV_INTER_LINEAR =1, 双线性插值
CV_INTER_CUBIC =2, 立方插值
CV_INTER_AREA =3, 基于像素区域关系
CV_INTER_LANCZOS4 =4 兰索斯插值

代码如下：

IplImage* dst = cvCreateImage(cvSize(nWidth, nHeight), IPL_DEPTH_8U, 3);
cvResize(m_ipl, dst, CV_INTER_LINEAR);
cvNamedWindow("缩放后图像");
cvShowImage("缩放后图像", dst);
cvWaitKey(0);
cvReleaseImage(&dst);

2、图像旋转

图像的几何变换可以看作原图像的每个像素点乘以一个变换矩阵:
在这里插入图片描述
当

表示旋转变换。

表示平移变换。

仿射变换函数(void) cvWarpAffine( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* map_matrix, int flags CV_DEFAULT(CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS), CvScalar fillval CV_DEFAULT(cvScalarAll(0)) )
参数src 表示原图像
参数 dst 表示输出图像
参数 map_matrix表示变换矩阵；CvMat cvMat( int rows, int cols, int type, void* data CV_DEFAULT(NULL))
参数flags 默认插值方式与填充方式
参数 fillval 填充边界外的值

确定图像旋转后的外接矩形的边界大小，如下图：
在这里插入图片描述

注意：上述旋转变换是以左上角为中心逆时针旋转，在旋转过程中会出现图像坐标为负的情况，如下图：

解决方案：
1、用库函数将旋转中心换至图像中心，再进行调整。
用到函数：
(CvMat*) cv2DRotationMatrix( CvPoint2D32f center, double angle, double scale, CvMat* map_matrix );
参数 center表示重新设定图像旋转中心，用cvPoint2D32f(width / 2, height / 2)将旋转点设置为图像中心
参数 angle 表示旋转的角度
参数 scale 表示缩放的倍率
参数 map_matrix 返回变换矩阵
2、直接将旋转后的图像平移
通过几何计算可以得到，比较繁琐，下面直接给出相关代码：

ca = (float)cos((double)(nAngle)*CV_PI / 180);
sa = (float)sin((double)(nAngle)*CV_PI / 180);
// 获取图像高宽
nx = m_ipl->width;
ny = m_ipl->height;

// 设置旋转后图像的大小
sx = nx*fabs(sa) + ny*fabs(ca) + 1;
sy = nx*fabs(ca) + ny*fabs(sa) + 1;

// 根据旋转角度来确定平移量
if ((nAngle % 360) <= 90)
{
	xleft = 0;
	ydown = nx*sa;
}
else if ((nAngle % 360) > 90 && (nAngle % 360) <= 180)
{
	xleft = -nx*ca;
	ydown = nx*sa - ny*ca;
}
else if ((nAngle % 360) > 180 && (nAngle % 360) <= 270)
{
	xleft = -ny*sa-nx*ca;
	ydown = -ny*ca;
}
else
{
	xleft = -ny*sa;
	ydown = 0;
}

// 创建输出图像
IplImage* dst;
dst = cvCreateImage(cvSize(sx, sy), m_ipl->depth, m_ipl->nChannels);
// 设定变换矩阵
float m[6] = { ca,sa,(float)xleft,-sa,ca,(float)ydown };
CvMat M = cvMat(2, 3, CV_32F, m);
// 衍射变换
cvWarpAffine(m_ipl, dst, &M, CV_INTER_LINEAR + CV_WARP_FILL_OUTLIERS, cvScalarAll(0));

cvNamedWindow("旋转后的图像");
cvShowImage("旋转后的图像", dst);
cvWaitKey(0);
cvReleaseImage(&dst);