OpenCV开发笔记（八十三）：图像remap实现哈哈镜效果

news/2025/3/13 17:26:29/

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前言

  对图像进行非规则的扭曲，实现哈哈镜就是一种非常规的扭曲方式，本文先描述remap的原理，然后通过remap实现哈哈镜。


Demo

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  基于原始算法，可以进行二次开发，实现一些其他效果：

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remap_34">矫正映射remap（畸变映射）

  当进行图像矫正时，必须指定输入图像的每个像素在输出图像中移动到的位置，成为“矫正映射”（畸变映射）。

双通道浮点数表示方式

  N x M的矩阵A中，重映射由双通道浮点数的N x M的矩阵B表示，对于图像A中的任意一点aPoint(i, j)，映射为b1Point(i’, j’)和b2Point(i’, j’)，在A中假设i=2，j=3，那么（假设重映射之后4.5，5.5）在B1中b1Point(i’, j’)值为4.5，b2Point(i’, j’)值为5.5，由于坐标是浮点数，那么需要插值得到整数位置以及中间过渡的区域颜色（平滑处理）。
  在这里插入图片描述

双矩阵浮点数表示方式

  双矩阵浮点数表示，N x M的矩阵A中，重映射由一对N x M的矩阵B和C描述，这里所有的N x M矩阵都是单通道浮点矩阵，在A中的点aPoint(i, j)，重映射矩阵B中的点bPoint(i,j)存储了重映射后的i’ （映射后的i坐标）， 重映射矩阵C中的点cPoint(i,j)存储了重映射后的j’（映射后的j坐标）。
  在这里插入图片描述

定点表示方式

  映射由双通道有符号整数矩阵（即CV_16SC2类型）表示。该方式与双通道浮点数表示方式相同，但使用此格式要快得多（笔者理解：由浮点数插值改为整数插值，会要快一些，但是肯定双通道浮点数的表示方式图像效果会稍微好一些）。
  在这里插入图片描述


remap_51">remap核心关键

  在于得到插值的坐标系来映射新位置的x和y位置，要渐近等，所以本方法的核心关键在于得到标定后的矩阵，得到映射矩阵的方式可以自己写算法，也可以使用其他方式，后续文章继续深入这块。


remap_56">remap演示

  为了更好的展示remap的作用，我们使用一张100x100的图，这样可以更好的看到remap的原理效果。
  先做一张100x100的图，图里面用不同的颜色，如下：
  在这里插入图片描述

  使用opencv打开：
  在这里插入图片描述

Map1使用第一种表示点的方式

  使用点的方式映射：

// 表示点的第一种
std::vector<cv::Point2f> vectorPoints;
for(int index = 0; index < 10; index++)
{vectorPoints.push_back(cv::Point2f(0, 0));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(10, 10));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(20, 20));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(30, 30));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(40, 40));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(50, 50));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(60, 60));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(70, 70));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(80, 80));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(90, 90));
}

  在这里插入图片描述

  这是相当于把点提取出来映射到一个mat里面，一直堆下去：

// 表示点的第一种
std::vector<cv::Point2f> vectorPoints;
for(int index = 0; index < 50; index++)
{vectorPoints.push_back(cv::Point2f(0, 0));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(10, 10));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(20, 20));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(30, 30));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(40, 40));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(50, 50));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(60, 60));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(70, 70));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(80, 80));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(90, 90));
}

  在这里插入图片描述

Map1使用第二种表示点的方式

  直接初始化：

cv::Mat mapX(srcMat.rows, srcMat.cols, CV_32F); // x 方向
cv::Mat mapY(srcMat.rows, srcMat.cols, CV_32F); // y 方向
for(int row = 0; row < 100; row++)
{for(int col = 0; col < 100; col++){std::cout << mapX.at<double>(row, col);}
}
cv::remap(srcMat, dstMat, mapX, mapY, cv::INTER_LINEAR);

  打印输出都是0：
  在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述

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  这里map保存的是原来现在这个位置的点映射到原来图片哪个坐标点（注意：不是原来哪个位置映射到map哪个位置，是map的纵横坐标点映射原来值里面的那个坐标）左右从中间向两边拉伸则是：
  在这里插入图片描述

cv::Mat mapX(srcMat.rows, srcMat.cols, CV_32F); // x 方向
cv::Mat mapY(srcMat.rows, srcMat.cols, CV_32F); // y 方向
for(int row = 0; row < 100; row++)
{for(int col = 0; col < 100; col++){if(col < 25){// 0~24mapX.at<float>(row, col) = col * 2;mapY.at<float>(row, col) = row;}else if(col < 50){// 25-49mapX.at<float>(row, col) = 49;mapY.at<float>(row, col) = row;}else if(col < 75){// 50~74mapX.at<float>(row, col) = 50;mapY.at<float>(row, col) = row;}else{// 75~99mapX.at<float>(row, col) = 99 - (99 - col) * 2;mapY.at<float>(row, col) = row;}}
}
cv::remap(srcMat, dstMat, mapX, mapY, cv::INTER_LINEAR);

  在这里插入图片描述


核心桥梁：椭圆

  在这里插入图片描述

   在这里插入图片描述

   在这里插入图片描述

   椭圆的标准方程，对于一个中心在原点、长轴在x轴上的椭圆，其标准方程为：
   在这里插入图片描述

   其中，a是椭圆长轴的一半，b是椭圆短轴的一半。
   给定一个参数t（通常称为参数或偏心率角），椭圆上的点(x,y)可以用以下参数方程表示：
   在这里插入图片描述

   其中，t的取值范围是[0,2π)，通过改变t的值，可以得到椭圆上的不同点。例如，假设有一个椭圆，其长轴为10，短轴为6。那么，a=5，b=3。

  • 当t=0时，点(x,y)=(5,0)，这是椭圆长轴上的一个端点。
  • 当 t=2π时，点(x,y)=(0,3)，这是椭圆短轴上的一个端点。
  • 当t=π时，点(x,y)=(−5,0)，这是椭圆长轴上的另一个端点。
  • 当t=2/3*π时，点(x,y)=(0,−3)，这是椭圆短轴上的另一个端点。
       通过改变t的值，可以得到椭圆上的任意点。

哈哈镜实现

  

int cols = srcMat.cols;
int rows = srcMat.rows;
double horizontalStrength = 1.0f;
double verticalStrength = 1.0f;
double zoom = 1.0;
int cx = cols / 2;
int cy = rows / 2;
for(int x = 0; x < cols; x++)
{for(int y = 0; y < rows; y++){// 先求的范围内的点离中心点的偏移比例double dx = (x - cx) * 1.0f / cx;double dy = (y - cy) * 1.0f / cy;// 求得中心点的距离double distance = sqrt(dx * dx + dy * dy);// 缩放半径double r = distance / zoom;// 后面除0操作，这里防止为0if(r == 0){r = 1e-6;}// 求出角度double theta = atan(r);// 求出最新比例覆盖点的rXdouble rDistortedX = horizontalStrength * theta / r;// 求出最新比例覆盖点的rYdouble rDistortedY = verticalStrength * theta / r;// 求出当前这个点使用原来哪个点映射double dstX = cx + rDistortedX * dx * cx;double dstY = cy + rDistortedY * dy * cy;// 给map赋值mapX.at<float>(y, x) = static_cast<float>(dstX);mapY.at<float>(y, x) = static_cast<float>(dstY);}
}

函数原型

void remap(InputArray src,OutputArray dst,InputArray map1,InputArray map2,int interpolation,int borderMode = BORDER_CONSTANT,const Scalar& borderValue = Scalar());

  • 参数一：InputArray类型的src，一般为cv::Mat;

  • 参数二：OutputArray类型的dst，目标图像。它的大小与map1相同，类型与src相同。

  • 参数三：InputArray类型的map1，它有两种可能的表示对象：表示点（x，y）的第一个映射或者表示CV_16SC2 , CV_32FC1或CV_32FC2类型的x值。

  • 参数四：InputArray类型的map2，它也有两种可能的表示对象，而且他是根据map1来确定表示哪种对象。若map1表示点（x，y）时，这个参数不代表任何值，否则，表示CV_16UC1 , rCV_32FC1类型的y值（第二个值）。

  • 参数五：int类型的interpolation，使用的插值方法；
      在这里插入图片描述

  • 参数六：int类型的borderMode，边界处理方式；

  • 参数七：Scalar类型的borderValue，重映射后，离群点的背景，需要broderMode设置为BORDER_CONSTRANT时才有效。（离群点：当图片大小为400x300，那么对应的map1和map2范围为0399、0299，小于0或者大于299的则为离散点，使用该颜色填充）;


Demo源码

void OpenCVManager::testDistortingMirror()
{
#if 1// 测试remap的Demo
//    cv::Mat srcMat = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/41.png");
//    cv::Mat srcMat = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/25.jpg");cv::Mat srcMat = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/42.jpg");if(srcMat.data == 0){return;}cv::imshow("srcMat", srcMat);// remap的/*插值方法：INTER_NEAREST        = 0,INTER_LINEAR         = 1,INTER_CUBIC          = 2,INTER_AREA           = 3,INTER_LANCZOS4       = 4,INTER_LINEAR_EXACT = 5,INTER_MAX            = 7,WARP_FILL_OUTLIERS   = 8,WARP_INVERSE_MAP     = 16*/cv::Mat dstMat = cv::Mat(srcMat.rows, srcMat.cols, srcMat.type());
#if 0// 表示点的第一种std::vector<cv::Point2f> vectorPoints;for(int index = 0; index < 50; index++){vectorPoints.push_back(cv::Point2f(0, 0));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(10, 10));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(20, 20));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(30, 30));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(40, 40));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(50, 50));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(60, 60));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(70, 70));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(80, 80));vectorPoints.push_back(cv::Point2f(90, 90));}cv::remap(srcMat, dstMat, vectorPoints, cv::Mat(), cv::INTER_LINEAR);
#endif
#if 0cv::Mat mapX(srcMat.rows, srcMat.cols, CV_32F); // x 方向cv::Mat mapY(srcMat.rows, srcMat.cols, CV_32F); // y 方向for(int row = 0; row < 100; row++){for(int col = 0; col < 100; col++){if(col < 25){// 0~24mapX.at<float>(row, col) = col * 2;mapY.at<float>(row, col) = row;}else if(col < 50){// 25-49mapX.at<float>(row, col) = 49;mapY.at<float>(row, col) = row;}else if(col < 75){// 50~74mapX.at<float>(row, col) = 50;mapY.at<float>(row, col) = row;}else{// 75~99mapX.at<float>(row, col) = 99 - (99 - col) * 2;mapY.at<float>(row, col) = row;}}}cv::remap(srcMat, dstMat, mapX, mapY, cv::INTER_LINEAR);
#endifcv::Mat mapX(srcMat.rows, srcMat.cols, CV_32F); // x 方向cv::Mat mapY(srcMat.rows, srcMat.cols, CV_32F); // y 方向// 这里显示原本的图for(int row = 0; row < srcMat.rows; row++){for(int col = 0; col < srcMat.cols; col++){mapX.at<float>(row, col) = col;mapY.at<float>(row, col) = row;}}
#if 0// 使用径向畸变{// 这里a永远是长边，长边是纵向的{int cols = srcMat.cols;int rows = srcMat.rows;double horizontalStrength = 2.0f;double verticalStrength  = 2.0f;double zoom = 1.0;int cx = cols / 2;int cy = rows / 2;for(int x = 0; x < cols; x++){for(int y = 0; y < rows; y++){// 先求的范围内的点离中心点的偏移比例double dx = (x - cx) * 1.0f / cx;double dy = (y - cy) * 1.0f / cy;// 求得中心点的距离double distance = sqrt(dx * dx + dy * dy);// 缩放半径double r = distance / zoom;// 后面除0操作，这里防止为0if(r == 0){r = 1e-6;}// 求出角度double theta = atan(r);// 求出最新比例覆盖点的rXdouble rDistortedX = horizontalStrength * theta / r;// 求出最新比例覆盖点的rYdouble rDistortedY = verticalStrength * theta / r;// 求出当前这个点使用原来哪个点映射double dstX = cx + rDistortedX * dx * cx;double dstY = cy + rDistortedY * dy * cy;// 给map赋值mapX.at<float>(y, x) = static_cast<float>(dstX);mapY.at<float>(y, x) = static_cast<float>(dstY);}}}cv::remap(srcMat, dstMat, mapX, mapY, cv::INTER_LINEAR);}
#endif#if 1// 使用径向畸变{// 这里a永远是长边，长边是纵向的{int cols = srcMat.cols;int rows = srcMat.rows;double horizontalStrength = 1.0f;double verticalStrength = 1.0f;double zoom = 1.0;int cx = cols / 2;int cy = rows / 2;for(int x = 0; x < cols; x++){for(int y = 0; y < rows; y++){// 先求的范围内的点离中心点的偏移比例double dx = (x - cx) * 1.0f / cx;double dy = (y - cy) * 1.0f / cy;// 求得中心点的距离double distance = sqrt(dx * dx + dy * dy);// 缩放半径double r = distance / zoom;// 后面除0操作，这里防止为0if(r == 0){r = 1e-6;}// 求出角度double theta = atan(r);// 求出最新比例覆盖点的rXdouble rDistortedX = horizontalStrength * theta / r;// 求出最新比例覆盖点的rYdouble rDistortedY = verticalStrength * theta / r;// 求出当前这个点使用原来哪个点映射double dstX = cx + rDistortedX * dx * cx;double dstY = cy + rDistortedY * dy * cy;// 给map赋值mapX.at<float>(y, x) = static_cast<float>(dstX);mapY.at<float>(y, x) = static_cast<float>(dstY);}}}cv::remap(srcMat, dstMat, mapX, mapY, cv::INTER_LINEAR);}
#endifcv::imshow("dstMat", dstMat);while(true){cv::waitKey(0);}
#endif
}

工程模板v1.73.0

   在这里插入图片描述


入坑

入坑一：map1和map2映射崩溃

问题

   映射崩溃，图是100x100，那么坐标x和y都是099，099，但是运行崩溃。
   在这里插入图片描述

   在这里插入图片描述

原因

   定位到remap奔溃，发现map的类型是float不是double。

解决

  在这里插入图片描述

   在这里插入图片描述


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