remapping重映射（如何在两幅图像之间建立坐标位置的映射）

Remapping 重映射

目标¶

本教程向你展示如何使用OpenCV函数 remap 来实现简单重映射.

理论

重映射是什么意思?

把一个图像中一个位置的像素放置到另一个图片指定位置的过程.
为了完成映射过程, 有必要获得一些插值为非整数像素坐标,因为源图像与目标图像的像素坐标不是一一对应的.
我们通过重映射来表达每个像素的位置 $(x,y)$ :

这里 $g()$ 是目标图像, $f()$ 是源图像, $h(x,y)$ 是作用于 $(x,y)$ 的映射方法函数.
让我们来思考一个快速的例子. 想象一下我们有一个图像 $I$ , 我们想满足下面的条件作重映射:

会发生什么? 图像会按照 $x$ 轴方向发生翻转. 例如, 源图像如下:

看到红色圈关于 x 的位置改变( $x$ 轴水平翻转):
通过 OpenCV 的函数 remap 提供一个简单的重映射实现.

代码

本程序做什么?
- 装载一幅图像.
- 程序按秒循环, 在一个窗口中顺序出现4种重映射过程对相同的图像.
- 等待用户按 ‘ESC’ 键退出程序。
下面是本教程代码. 你也可以从这里下载。

 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
 #include <iostream>
 #include <stdio.h>

 using namespace cv;

 /// Global variables
 Mat src, dst;
 Mat map_x, map_y;
 char* remap_window = "Remap demo";
 int ind = 0;

 /// Function Headers
 void update_map( void );

 /**
 * @function main
 */
 int main( int argc, char** argv )
 {
   /// Load the image
   src = imread( argv[1], 1 );

  /// Create dst, map_x and map_y with the same size as src:
  dst.create( src.size(), src.type() );
  map_x.create( src.size(), CV_32FC1 );
  map_y.create( src.size(), CV_32FC1 );

  /// Create window
  namedWindow( remap_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

  /// Loop
  while( true )
  {
    /// Each 1 sec. Press ESC to exit the program
    int c = waitKey( 1000 );

    if( (char)c == 27 )
      { break; }

    /// Update map_x & map_y. Then apply remap
    update_map();
    remap( src, dst, map_x, map_y, CV_INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0,0, 0) );

    /// Display results
    imshow( remap_window, dst );
  }
  return 0;
 }

 /**
 * @function update_map
 * @brief Fill the map_x and map_y matrices with 4 types of mappings
 */
 void update_map( void )
 {
   ind = ind%4;

   for( int j = 0; j < src.rows; j++ )
   { for( int i = 0; i < src.cols; i++ )
       {
         switch( ind )
         {
           case 0:
             if( i > src.cols*0.25 && i < src.cols*0.75 && j > src.rows*0.25 && j < src.rows*0.75 )
               {
                 map_x.at<float>(j,i) = 2*( i - src.cols*0.25 ) + 0.5 ;
                 map_y.at<float>(j,i) = 2*( j - src.rows*0.25 ) + 0.5 ;
                }
             else
               { map_x.at<float>(j,i) = 0 ;
                 map_y.at<float>(j,i) = 0 ;
               }
                 break;
           case 1:
                 map_x.at<float>(j,i) = i ;
                 map_y.at<float>(j,i) = src.rows - j ;
                 break;
           case 2:
                 map_x.at<float>(j,i) = src.cols - i ;
                 map_y.at<float>(j,i) = j ;
                 break;
           case 3:
                 map_x.at<float>(j,i) = src.cols - i ;
                 map_y.at<float>(j,i) = src.rows - j ;
                 break;
         } // end of switch
       }
    }
  ind++;
}

说明

首先准备程序用到的变量:

Mat src, dst;
Mat map_x, map_y;
char* remap_window = "Remap demo";
int ind = 0;

加载一幅图像:
```
src = imread( argv[1], 1 );
```

创建目标图像和两个映射矩阵.( x 和 y )

dst.create( src.size(), src.type() );
map_x.create( src.size(), CV_32FC1 );
map_y.create( src.size(), CV_32FC1 );

创建一个窗口用于展示结果.

namedWindow( remap_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

建立一个间隔1000毫秒的循环,每次循环执行更新映射矩阵参数并对源图像进行重映射处理(使用 mat_x 和 mat_y),然后把更新后的目标图像显示出来:
```
while( true )
{
  /// Each 1 sec. Press ESC to exit the program
  int c = waitKey( 1000 );

  if( (char)c == 27 )
    { break; }

  /// Update map_x & map_y. Then apply remap
  update_map();
  remap( src, dst, map_x, map_y, CV_INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0,0, 0) );

  /// Display results
  imshow( remap_window, dst );
}
```
上面用到的重映射函数 remap. 参数说明:
- src: 源图像
- dst: 目标图像，与 src 相同大小
- map_x: x方向的映射参数. 它相当于方法 $h(i,j)$ 的第一个参数
- map_y: y方向的映射参数. 注意 map_y 和 map_x 与 src 的大小一致。
- CV_INTER_LINEAR: 非整数像素坐标插值标志. 这里给出的是默认值(双线性插值).
- BORDER_CONSTANT: 默认
如何更新重映射矩阵 mat_x 和 mat_y? 请继续看:
更新重映射矩阵: 我们将分别使用4种不同的映射:
1. 图像宽高缩小一半，并显示在中间:
  
  所有成对的参数 $(i,j)$ 处理后都符合: $\dfrac{src.cols}{4}<i<\dfrac{3 \cdot src.cols}{4}$ 和 $\dfrac{src.rows}{4}<j<\dfrac{3 \cdot src.rows}{4}$
2. 图像上下颠倒: $h( i, j ) = (i, src.rows - j)$
3. 图像左右颠倒: $h(i,j) = ( src.cols - i, j )$
4. 同时执行b和c的操作: $h(i,j) = ( src.cols - i, src.rows - j )$

下面的代码片段说明上述的映射过程. 在这里 map_x 代表第一个坐标 h(i,j) , map_y 是第二个坐标.

for( int j = 0; j < src.rows; j++ )
{ for( int i = 0; i < src.cols; i++ )
    {
      switch( ind )
      {
        case 0:
          if( i > src.cols*0.25 && i < src.cols*0.75 && j > src.rows*0.25 && j < src.rows*0.75 )
            {
              map_x.at<float>(j,i) = 2*( i - src.cols*0.25 ) + 0.5 ;
              map_y.at<float>(j,i) = 2*( j - src.rows*0.25 ) + 0.5 ;
             }
          else
            { map_x.at<float>(j,i) = 0 ;
              map_y.at<float>(j,i) = 0 ;
            }
              break;
        case 1:
              map_x.at<float>(j,i) = i ;
              map_y.at<float>(j,i) = src.rows - j ;
              break;
        case 2:
              map_x.at<float>(j,i) = src.cols - i ;
              map_y.at<float>(j,i) = j ;
              break;
        case 3:
              map_x.at<float>(j,i) = src.cols - i ;
              map_y.at<float>(j,i) = src.rows - j ;
              break;
      } // end of switch
    }
  }
 ind++;
}