C#描述-计算机视觉OpenCV(3):重映射

news2024/11/25 20:14:36

C#描述-计算机视觉OpenCV(3):重映射

    • 前言
    • 色彩波形
    • 图像重映射

前言

C#描述-计算机视觉OpenCV(1):基础操作
C#描述-计算机视觉OpenCV(2):图像处理
在前文中,描述了如何对像素和图像进行基本的运算与处理,结合图像的原理,我们已经可以做出很多操作了。这里我们先做一个热身,如何将一张胶卷的负片转换为正片。
胶卷作为一种古早的记录图像的工具,有正负两种格式,正片与我们肉眼所见色彩一致。那么负片,也就是我们印象中最常见到的胶片,看起来明暗是相反的,其色彩为被摄体的补色,其中,负片的负的含义,就是RGB码取了余数。
知道了原理,我们就可以很轻松的来写一个扫描负片的方法:

int r = img.Rows;
int c = img.Cols;
Cv2.ImShow("win0", img);
for (int i = 0; i < r; i++)
   for (int j = 0; j < c; j++)
                {
                    img.At<Vec3b>(i, j)[0] = (byte)(255-img.At<Vec3b>(i, j)[0]);
                    img.At<Vec3b>(i, j)[1] = (byte)(255-img.At<Vec3b>(i, j)[1]);
                    img.At<Vec3b>(i, j)[2] = (byte)(255-img.At<Vec3b>(i, j)[2]);
                }
Cv2.ImShow("win1", img);

在这里插入图片描述
结果如图,这就是我们现实中扫描前与扫描后的胶卷底片的差异。学习OpenCV不只是要去机械的学习算法与代码,要结合实际的运用,才能具象的理解算法的原理与作用。

色彩波形

对于一个图案内部的色彩变化,我们可以借助取出行列的RGB波形来研究:
先去定义一个Chart与加载一套list(一式三份,对应RGB),再输出

for (int j = 0; j < Max; j++)
            {
                int r = 50;//对(50,j)进行扫描读取
                string str;
                str = Convert.ToString(j) + ":" + Convert.ToString(img.At<Vec3b>(50, j)[0]) + "/ " + Convert.ToString(img.At<Vec3b>(50, j)[1]) + "/ " + Convert.ToString(img.At<Vec3b>(50, j)[2]);
                textBox1.Text += str + "\r\n";

                XList1.Add(j);
                YList1.Add(img.At<Vec3b>(r, j)[1]);
                chart1.Series["Green"].Points.DataBindXY(XList1, YList1);
                XList2.Add(j);
                YList2.Add(img.At<Vec3b>(r, j)[2]);
                chart1.Series["Blue"].Points.DataBindXY(XList2, YList2);
                XList.Add(j);
                YList.Add(img.At<Vec3b>(r, j)[0]);
                chart1.Series["Red"].Points.DataBindXY(XList, YList);
            }

效果:
在这里插入图片描述
当我们分析渐变色区域的时候,我们可以借助这个方法来分析图像的色彩区间。

图像重映射

重映射是通过移动像素修改图像的外观。这个过程不会修改像素值,而是把每个像素的位置重新映射到新的位置。那么其实我们常用的图像翻转也是重映射的方法,同时我们还可以用这个方法来制作特效与扭曲图像。
重映射运用到的方法是Remap,
remap(image, // 源图像
result, // 目标图像
srcX, // x 映射
srcY, // y 映射
cv::INTER_LINEAR); // 填补方法
}
无论什么语言下的OpenCv都可以调用这个方法,参数也是一样的。
其中,img为待修改Mat原图,result为结果保存到的Mat图片,srcX和Y是映射Mat矩阵,填补方法是像素插值法,可以重载暂时不管。
那么我们来声明三组参数:

Mat res;
Mat srcX;
Mat srcY;
res=new Mat(image.Rows,image.Cols, image.Type());
srcX = new Mat(image.Rows, image.Cols, MatType.CV_32F);
srcY = new Mat(image.Rows, image.Cols, MatType.CV_32F);

其中,MatType.CV_32F是Mat的数据类型,对应着占32位的float。
然后我们需要写一个循环,来布置映射矩阵,以实现图像的翻转:

for (int i = 0; i < image.Rows; i++)
            {
                for (int j = 0; j < image.Cols; j++)
                {
                    // (i,j)像素的新位置
                    srcX.At<float>(j, i) = i;                        // 行不变(X不变)
                    srcY.At<float>(j, i) = image.Rows-j;      // 列翻转(Y翻转不变)
                }
            }

映射矩阵的作用是告诉remap像素移动的方式或者说位置,可以说,映射的算法都由映射矩阵来实现。写完映射矩阵,我们就可以直接调用Cv2.Remap()了。
再例如,我们对图像做一个波浪形映射,运用三角函数来运算映射矩阵:
效果图:
在这里插入图片描述
完整代码:

 public void test(Mat image)
        {
             Mat res;
             Mat srcX;
             Mat srcY;
            res=new Mat(image.Rows,image.Cols, image.Type());
            srcX = new Mat(image.Rows, image.Cols, MatType.CV_32F);
            srcY = new Mat(image.Rows, image.Cols, MatType.CV_32F);
            for (int i = 0; i < image.Rows; i++)
            {
                for (int j = 0; j < image.Cols; j++)
                {
                    // (i,j)像素的新位置
                    srcX.At<float>(i,j) = j;//j; // 保持在同一列
                                             // 原来在第 i 行的像素,现在根据一个正弦曲线移动
                    srcY.At<float>(i, j) = i + 5 * (float)(Math.Sin(j / 10.0));
                }
            }
            Cv2.Remap(image, res, srcX, srcY);
            Cv2.ImShow("win1", res);
            Cv2.ImShow("win0", image);
        }

在这其中,sin控制了扭曲的波形,x*sin为波形的幅度
2倍正弦波:
在这里插入图片描述
6倍正弦波:
在这里插入图片描述

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