圖像變換：opencv基于樹莓派和Android端分別實現(xiàn)

時間：2020-07-02 15:46:53

關(guān)鍵字： Android 樹莓派 pen

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[導讀]點擊上方藍字關(guān)注我哦～ 01 前言最近筆者在一些項目上需要對圖像做些變換操作，這些操作opencv基本上都幫我們實現(xiàn)了，但是在linux系統(tǒng)和Android系統(tǒng)實現(xiàn)起來還是有些區(qū)別的，在這里和大家分享下。 02 知識點由四對點計算透射變換函數(shù)原型： CvMat* cvGetPe

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前言

最近筆者在一些項目上需要對圖像做些變換操作，這些操作opencv基本上都幫我們實現(xiàn)了，但是在linux系統(tǒng)和Android系統(tǒng)實現(xiàn)起來還是有些區(qū)別的，在這里和大家分享下。

知識點

由四對點計算透射變換

函數(shù)原型：

CvMat* cvGetPerspectiveTransform( const CvPoint2D32f*src, const CvPoint2D32f* dst, CvMat*map_matrix );

參數(shù)含義：

src：輸入圖像的四邊形頂點坐標。

dst：輸出圖像的相應(yīng)的四邊形頂點坐標。

map_matrix：指向3×3輸出矩陣的指針。

函數(shù)cvGetPerspectiveTransform計算滿足以下關(guān)系的透射變換矩陣：

這里,dst(i)= (x'i,y'i),src(i)= (xi,yi),i = 0..3。

對圖像進行透視變換

函數(shù)原型：

void cvWarpPerspective( const CvArr* src, CvArr* dst,const CvMat* map_matrix, int flags=CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS, CvScalar fillval=cvScalarAll(0) );

src：輸入圖像.

dst：輸出圖像.

map_matrix：3×3 變換矩陣

flags：插值方法和以下開關(guān)選項的組合:

· CV_WARP_FILL_OUTLIERS- 填充所有縮小圖像的像素。如果部分象素落在輸入圖像的邊界外，那么它們的值設(shè)定為 fillval.

· CV_WARP_INVERSE_MAP- 指定 matrix 是輸出圖像到輸入圖像的反變換，因此可以直接用來做象素插值。否則, 函數(shù)從 map_matrix 得到反變換。

fillval：用來填充邊界外面的值。

函數(shù) cvWarpPerspective 利用下面指定矩陣變換輸入圖像：

如果沒有指定 CV_WARP_INVERSE_MAP：

否則：

要變換稀疏矩陣，使用 cxcore 中的函數(shù) cvTransform。

樹莓派實現(xiàn)

#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace std;using namespace cv;
int main() {  Point2f Ceneter(640, 512);// 1-5；在圖片上確定5個矯正點 坐標參數(shù)可調(diào)整 圖片默認size；1280*1024 Point2f left_up(485, 510); Point2f right_up(840, 425); Point2f right_down(847, 510); Point2f left_down(487, 567); const Point2f src[4] = { left_up, right_up, right_down, left_down }; //6；4個坐標數(shù)組（上下左右4個坐標）
 float half_H = 42; //圖片高度調(diào)整范圍 float half_W = 280; //圖片寬度調(diào)整范圍 float scale = 0.8; //調(diào)整系數(shù)
 float new_half_H = half_H * scale;//同7 float new_half_W = half_W * scale;//同8
 float shift_x =100;//rng.uniform(50.f, 100.f);//新坐標x軸調(diào)整參數(shù) float shift_y = -20; //新坐標y軸調(diào)整參數(shù)
 Point2f left_upX(Ceneter.x + shift_x - new_half_W, Ceneter.y + shift_y - new_half_H);//14-17；生成上下左右4個新坐標 Point2f right_upX(Ceneter.x + shift_x + new_half_W, Ceneter.y + shift_y - new_half_H); Point2f right_downX(Ceneter.x + shift_x + new_half_W, Ceneter.y + shift_y + new_half_H); Point2f left_downX(Ceneter.x + shift_x - new_half_W, Ceneter.y + shift_y + new_half_H);
 Mat perspectivemat;
 const Point2f dst[4] = { left_upX, right_upX, right_downX, left_downX };//
 Mat TransMat = getPerspectiveTransform(src, dst); Mat Transimg; //新圖片矩陣  //Shape shape(1, 3, 720, 1280); int Train_Channel_size_ = 3;//shape.C;  Mat handimg = cv::imread("B.jpg"); //cv::Mat& handimg = cv::imread("./000001.jpg", -1); if (!handimg.data) { // return 0; } //std::vector<ResultBox> one_img_bboxes_target; Size img_size; //Get_Boxes_Info(image_path + ".xml", one_img_bboxes_target, img_size); Mat image_reclor; if (handimg.channels() == 3 && Train_Channel_size_ == 1) cvtColor(handimg, image_reclor, cv::COLOR_BGR2GRAY); else if (handimg.channels() == 4 && Train_Channel_size_ == 1) cvtColor(handimg, image_reclor, cv::COLOR_BGRA2GRAY); else if (handimg.channels() == 4 && Train_Channel_size_ == 3) cvtColor(handimg, image_reclor, cv::COLOR_BGRA2BGR); else if (handimg.channels() == 1 && Train_Channel_size_ == 3) cvtColor(handimg, image_reclor, cv::COLOR_GRAY2BGR); else image_reclor = handimg; cv::Mat img_resize; if (image_reclor.size() != cv::Size(1280, 720)) { resize(image_reclor, img_resize, cv::Size(1280, 720)); } else { img_resize = image_reclor; } warpPerspective(img_resize, Transimg, TransMat, img_resize.size()); imwrite("Transimg.jpg", Transimg); cv::waitKey(0); return 0; }

安卓端實現(xiàn)

private Point Ceneter = new Point(640, 512);private float half_H = 42;private float half_W = 280;private float scale = (float) 0.8;private float shift_x =100;private float shift_y = -20;private Mat TransMat;
private void init(){ Mat src_mat = new Mat(4,1,CvType.CV_32FC2); Mat dst_mat = new Mat(4,1,CvType.CV_32FC2);
 src_mat.put(0,0, 485, 510, 840, 425, 847, 510, 487, 567); float new_half_H = half_H * scale; float new_half_W = half_W * scale; dst_mat.put(0,0, Ceneter.x + shift_x - new_half_W, Ceneter.y + shift_y - new_half_H, Ceneter.x + shift_x + new_half_W, Ceneter.y + shift_y - new_half_H, Ceneter.x + shift_x + new_half_W, Ceneter.y + shift_y + new_half_H, Ceneter.x + shift_x - new_half_W, Ceneter.y + shift_y + new_half_H); TransMat = Imgproc.getPerspectiveTransform(src_mat, dst_mat);}
private void prosessImg(Bitmap frame, String resultFileName){ Bitmap rgba = frame.copy(Bitmap.Config.ARGB_8888, true); Mat handimg = new Mat();// = imread(image_path, 1); Utils.bitmapToMat(rgba, handimg); int Train_Channel_size_ = 3;
 Mat image_reclor = new Mat(); if (handimg.channels() == 3 && Train_Channel_size_ == 1) cvtColor(handimg, image_reclor, COLOR_BGR2GRAY); else if (handimg.channels() == 4 && Train_Channel_size_ == 1) cvtColor(handimg, image_reclor, COLOR_BGRA2GRAY); else if (handimg.channels() == 4 && Train_Channel_size_ == 3) cvtColor(handimg, image_reclor, COLOR_BGRA2BGR); else if (handimg.channels() == 1 && Train_Channel_size_ == 3) cvtColor(handimg, image_reclor, COLOR_GRAY2BGR); else image_reclor = handimg; Mat img_resize = new Mat(); Size size = new Size(1280, 720); if (image_reclor.size() != size) { Imgproc.resize(image_reclor, img_resize, size); } else { img_resize = image_reclor; } Mat Transimg = new Mat(); Imgproc.warpPerspective(img_resize, Transimg, TransMat, img_resize.size()); rgba = PhotoUtil.matToBitmap(Transimg);  String resultPicName = resultFileName.substring(0, resultFileName.lastIndexOf(".txt")); resultPicName = resultPicName + "_res.jpg"; FileUtil.saveBitmap(new File(resultPicName),rgba); rgba.recycle(); rgba = null; }