OpenCV中的remap函數

一、remap函數的介紹

在OpenCV中，remap函數是用於改變圖像的映射關係，即對原圖像中各像素的位置進行重新定位，從而得到一張經過變換的新圖像。

remap函數的基本形式如下：

cv2.remap(src, map1, map2, interpolation[, dst[, borderMode[, borderValue]]])

其中，各參數的含義如下：

• src: 輸入圖像
• map1: 輸入圖像每個像素點在輸出圖像中對應位置的x坐標係數矩陣
• map2: 輸入圖像每個像素點在輸出圖像中對應位置的y坐標係數矩陣
• interpolation: 插值方法
• dst: 輸出圖像（可選）
• borderMode: 邊界模式
• borderValue: 邊界值

二、常用的映射變換方式

1. 平移變換（Translation）

平移變換是將圖像在x，y方向上移動一定的距離，即對像素的坐標進行平移操作。

對於平移變換，其對應的變換矩陣為：

[[1, 0, tx],
 [0, 1, ty]]

其中，tx和ty分別表示在x和y方向上的平移量。

以下是平移變換的代碼實現：

import cv2
import numpy as np


img = cv2.imread('img.jpg')
rows, cols, channels = img.shape

# 定義平移矩陣，向右平移100個像素，向下平移50個像素
M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])

# 計算變換後的坐標
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 旋轉變換（Rotation）

旋轉變換是以圖像的中心為軸心將圖像旋轉一定角度。

對於旋轉變換，其對應的變換矩陣為：

[[cosθ, -sinθ],
 [sinθ, cosθ]]

其中，θ為旋轉的角度。當θ為正時，圖像逆時針旋轉；當θ為負時，圖像順時針旋轉。

以下是旋轉變換的代碼實現：

import cv2
import numpy as np


img = cv2.imread('img.jpg')
rows, cols, channels = img.shape

# 定義變換矩陣，順時針旋轉30度
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 30, 1)

# 計算旋轉後的坐標
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. 縮放變換（Scaling）

縮放變換是按照一定的比例對圖像進行縮放操作。

對於縮放變換，其對應的變換矩陣為：

[[Sx, 0],
 [0, Sy]]

其中，Sx和Sy分別是x和y方向上的縮放比例。

以下是縮放變換的代碼實現：

import cv2
import numpy as np


img = cv2.imread('img.jpg')
rows, cols, channels = img.shape

# 定義變換矩陣，x和y方向都縮小2倍
M = np.float32([[0.5, 0, 0], [0, 0.5, 0]])

# 計算縮放後的坐標
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

三、插值方法

在remap函數中，interpolation參數表示的是插值方法，即在計算新的像素值時，採用的插值方式。

常用的插值方法有以下幾種：

• INTER_NEAREST：最近鄰插值，速度非常快，但效果最差。
• INTER_LINEAR：雙線性插值，速度較快，效果稍好。
• INTER_CUBIC：雙三次插值，速度較慢，效果較好。
• INTER_LANCZOS4：Lanczos插值，速度最慢，效果最好。

以下是remap函數中插值方法的使用：

import cv2
import numpy as np


img = cv2.imread('img.jpg')
rows, cols, channels = img.shape

# 定義變換矩陣
M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])

# 進行平移變換，使用雙線性插值
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows), borderMode=cv2.INTER_LINEAR)

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

四、邊界模式

在remap函數中，borderMode參數定義圖像的邊界模式。

常見的邊界模式有以下幾種：

• BORDER_CONSTANT：常數邊界模式，用常數填充邊界。
• BORDER_REPLICATE：複製邊界模式，用最外層像素進行擴展。
• BORDER_REFLECT：反射邊界模式，以最外層像素為中心進行反轉。
• BORDER_WRAP：環繞邊界模式，將越界的點映射到圖像的另一側。
• BORDER_REFLECT_101：反射101邊界模式，與BORDER_REFLECT類似，但最外層像素不進行反轉。

以下是remap函數中邊界模式的使用方法：

import cv2
import numpy as np


img = cv2.imread('img.jpg')
rows, cols, channels = img.shape

# 定義變換矩陣
M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])

# 進行平移變換，使用邊界常數模式，邊界常數為0
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows), borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT, borderValue=(0, 0, 0))

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

五、總結

通過本文的介紹，可以了解到remap函數的作用以及常用的映射變換方式，插值方法和邊界模式。在實際應用中，可以根據需求靈活使用各種變換方式，並根據實際情況選擇合適的插值方法和邊界模式。