OpencvSharp基础学习5 | 图像变换（ROI截取）

一、本章学习以下几个算子

1.MinAreaRect：最小外接矩形

2.CopyTo： 复制图片（掩膜复制法）

3.GetRotationMatrix2D：计算旋转矩阵

4.WarpAffine：图像变换

5.GetRectSubPix：裁剪图像

二、算子介绍

1.MinAreaRect：最小外接矩形

函数解析：

该函数计算并返回指定点集的最小区域边界斜矩形。

函数原型：

RotatedRect minAreaRect(InputArray points)

函数参数：

points：输入信息，可以为包含点的容器(vector)或是Mat。

函数返回值：

RotatedRect类型，返回包覆输入信息的最小斜矩形，参数有最小外接矩形的中心center，（宽度，高度），旋转角度等

使用注意事项：

（1）. 旋转角度θ是水平轴（x轴）逆时针旋转，与碰到的矩形的第一条边的夹角。并且这个边的边长是width，另一条边边长是height。也就是说，在这里，width与height不是按照长短来定义的。
（2）. 在opencv中，坐标系原点在左上角，相对于x轴，逆时针旋转角度为负，顺时针旋转角度为正。所以，θ∈（-90度，0]。
（3）. 获取的4个顶点中顺序为顺时针，第一个点位为y值最小的点。

2.CopyTo： 复制图片

函数解析：

把一张图片的整张或掩膜区域像素拷贝到另一张图片上。

函数原型：

void copyTo( OutputArray m ); //拷贝整张图（被拷贝的图）
void copyTo( OutputArray m, InputArray mask ); //拷贝掩膜图（被拷贝的图和掩膜图作与运算）

函数参数：

m：输出图像，Mat。
mask：输入掩膜图

函数返回值：

无

使用注意事项：

（1）. 格式为：被拷贝图像.copyTo(输出图像，掩膜图)。
（2）. 被拷贝图像和掩膜图大小必须一致，如果已知掩膜图比被拷贝图像大，可以裁剪掉不需要的部分，反之则新建一个新掩膜图用0像素填充，裁剪ROI区域（大小和老掩膜图一致），然后把老掩膜图拷贝到新掩膜图的ROI中。
（3）.ROI拷贝：在原图上截取指定区域的ROI，大小和被拷贝图一致，注意此处截取使用关联截取，C++有两种方式cv:Rect和 cv::Range ，C#则用Mat roi = new Mat（cv2.Rect()），然后再使用copyTo进行整图

3.GetRotationMatrix2D：计算旋转矩阵

函数解析：

仿射变换是一种二维坐标（x, y）到二维坐标（u, v）的线性变换，其数学表达式形式如下：

对应的齐次坐标矩阵表示形式为：

仿射变换保持了二维图形的“平直性”（直线经仿射变换后依然为直线）和“平行性”（直线之间的相对位置关系保持不变，平行线经仿射变换后依然为平行线，且直线上点的位置顺序不会发生变化）。
非共线的三对对应点可以确定一个唯一的仿射变换。

函数原型：

Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale)

函数参数：

  Point2f center：表示旋转的中心点
    double angle：表示旋转的角度
    double scale：图像缩放因子

函数返回值：

Mat类型，存放一个2*3的矩阵（变换参数）

使用注意事项：

无

4.WarpAffine：图像变换

函数解析：

v2.warpAffine()函数主要是利用变换矩阵M对图像进行如旋转、仿射、平移等变换，只需要我们提供一个2*3的变换矩阵M，就可以对图像进行变换。它一般是和cv2.getRotationMatrix2D（旋转和平移）和cv.GetAffineTransform（扭曲仿射变换）两个函数在一起使用，这两个函数是用来获取变换矩阵M,这样就不需要我们自己设置M。

函数原型：

void warpAffine(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags = INTER_LINEAR, int borderMode = BORDER_CONSTANT, const Scalar& boederValue = Scalar());

函数参数：

src，输入图像，即原图像，填 Mat 类对象那个即可。
dst，输出图像，需要和源图像有一样的类型。
M，2×3 的变换矩阵。因为变换矩阵第三行形式固定，所以忽略。
dsize，输出图像的尺寸。
flags，插值的标识符。默认为 INTER_LINEAR （线性插值）。插值就是根据已知数据点（条件），来预测未知数据点值得方法。在尺寸调整过程中，图像的大小可能发生改变。此时像素与像素之间的关系就不是一一对应关系，因此在尺寸调整过程中，可能会涉及到像素值的插值计算。可选插值方式如下：
INTER_NEAREST（最近邻差值）
INTER_LINEAR（线性插值，默认）
INTER_AREA（区域插值，利用像素区域关系的重采样插值）
INTER_CUBIC（三次样条插值，超过 4×4 像素邻域内的双三次插值）
INTER_LANCZOS4（Lanczos 插值，超过 8×8 像素邻域的 Lanczos 插值）
borderMode，边界扩展类型。默认值为 BORDER_CONSTANT： 
borderValue ，只有当 borderMode取值为 BORDER_CONSTANT 时，这个参数才会被使用，边界会被填充成 borderValue 指定的颜色。 默认是BORDER_CONSTANT（即指定常数值填充） ，实质上，边界处理类型，该枚举型还有：
BORDER_CONSTANT     
iiiiii|abcdefgh|iiiiiii with some specified i（指定常数填充）
BORDER_REPLICATE     
aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh（复制边缘像素填充）
BORDER_REFLECT     
fedcba|abcdefgh|hgfedcb（反射复制边界像素）
BORDER_WRAP     
cdefgh|abcdefgh|abcdefg
BORDER_REFLECT_101     
gfedcb|abcdefgh|gfedcba（对称填充，也就是以最边缘像素为轴）
BORDER_TRANSPARENT     
uvwxyz|absdefgh|ijklmno
BORDER_REFLECT101     
same as BORDER_REFLECT_101
BORDER_DEFAULT     
same as BORDER_REFLECT_101
BORDER_ISOLATED     
do not look outside of ROI

函数返回值：

无

使用注意事项：

（1）. 使用dsize参数控制输出图像尺寸，如果要无损旋转，disze的大小要比原图大，即：
int heightNew = int(src.cols * fabs(sin(angle * CV_PI / 180.0)) + src.rows * fabs(cos(angle * CV_PI / 180.0)));
int widthNew = int(src.cols * fabs(cos(angle * CV_PI / 180.0)) + src.rows * fabs(sin(angle * CV_PI / 180.0)));
（2）. 参数M是通过cv2.getRotationMatrix2D（旋转和平移）或者 cv.GetAffineTransform（扭曲仿射变换）获得的变换矩阵。

5.GetRectSubPix：裁剪图像

函数解析：

从原图像中提取一个感兴趣的矩形区域图像。

函数原型：

void getRectSubPix(InputArray image, Size patchSize, Point2f center, OutputArray dst, int patchType=-1 )

函数参数：

InputArray image：输入图像
Size patchSize：获取感兴趣区域矩形的大小
Point2f center：感兴趣区域矩形在原图像中的位置（即感兴趣区域矩形的中心点坐标）
OutputArray patch：输出的图像
int patchType=-1 ：表示输出图像的深度。默认-1 ，深度不变

函数返回值：

无

使用注意事项：

无

三、案例展示

1.结果展示

2.创造原图

    Mat binMat; //二值图
    Mat srcMat;//原图
    private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
    {
        srcMat = new Mat(new OpenCvSharp.Size(400, 400), MatType.CV_8UC1, new  Scalar(50));
       
       
        生成三角形
        //RotatedRect rotateRect = new RotatedRect(new Point2f(200,
        //    200), new Size2f(200, 200),
        //    10);
       
        OpenCvSharp.Point[][] points = new OpenCvSharp.Point[1][];
        points[0] = new OpenCvSharp.Point[3] { new OpenCvSharp.Point(220,280),  new OpenCvSharp.Point(150,150),new OpenCvSharp.Point(280,220)};
        //绘制三角形
        Cv2.DrawContours(srcMat, points, 0, new Scalar(255, 255, 255), -1);
        pictureBox1.Image = BitmapConverter.ToBitmap(srcMat);
        
    }

2.处理原图：二值化原图（可忽略或者其他图像处理方式，把目标展示出来）

    private void button6_Click(object sender, EventArgs e)
    {
        binMat = new Mat();
        Cv2.Threshold(srcMat, binMat, 200, 255, ThresholdTypes.Binary);
        pictureBox6.Image = BitmapConverter.ToBitmap(binMat);
    }

3.求目标ROI区域（这里用最小外接矩形来求），正常需要加面积过滤来过滤干扰

    OpenCvSharp.Point[][] points;
    HierarchyIndex[] hierarchyIndices;
    RotatedRect rotatedRect;
    OpenCvSharp.Point[][] minPoints;
    private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
    {
        //查找轮廓
        
        Cv2.FindContours(binMat, out points, out hierarchyIndices,  RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxNone);
        //求最小外接矩形
        Point2f[] minRect;
        rotatedRect = Cv2.MinAreaRect(points[0]);
        Mat minMat = binMat.Clone();
        Point2f[] point2F = rotatedRect.Points();
        //顶点浮点数的中心点转成整数
        OpenCvSharp.Point[] rectVertices = new OpenCvSharp.Point[4];
        for (int i = 0; i < 4; i++)
        {
            rectVertices[i] = new OpenCvSharp.Point(point2F[i].X, point2F[i].Y);
        }
        minPoints = new OpenCvSharp.Point[1][];
        minPoints[0] = rectVertices;
        Cv2.DrawContours(minMat, minPoints, 0, new Scalar(150, 150), 4);
        pictureBox2.Image = BitmapConverter.ToBitmap(minMat);
    }

4.图像变换前裁剪，和变换后作对比参考（实际应用不需要这步）

    private void button9_Click(object sender, EventArgs e)
    {
        Mat mat = new Mat();
        Cv2.GetRectSubPix(binMat, new OpenCvSharp.Size(rotatedRect.Size.Width +  10, rotatedRect.Size.Height + 10), rotatedRect.Center, mat);
        MessageBox.Show("变换前ROI宽高和中心是，宽：" + rotatedRect.Size.Width +  "，高：" + rotatedRect.Size.Height + "，X：" + rotatedRect.Center.X + "，Y："                     +  rotatedRect.Center.Y);
        pictureBox8.Image = BitmapConverter.ToBitmap(mat);
    }

5.把ROI区域用255掩膜，掩膜图用来拷贝

    private void button7_Click(object sender, EventArgs e)
    {
        //在二值图像中圈出轮廓区域(这里是最小外接矩形)并染白
        Cv2.DrawContours(binMat, minPoints, -1, Scalar.White, -1);
        pictureBox3.Image = BitmapConverter.ToBitmap(binMat);
    }

6.在原图上，扣取掩膜区域的图

    //把掩膜区域的原图抠到此图上
    Mat outRoi;
    private void button4_Click(object sender, EventArgs e)
    {
        outRoi = new Mat(400,400, MatType.CV_8UC1);
        outRoi.SetTo(100);
        //提取Roi，要把目标画到此处
        Mat roi = new Mat(outRoi, new Rect(0, 0, 400, 400));
        
        //将原图通过mask抠图到Roi,这里意思是，将原图srcMat的对应binMat区域中大于1的值抠到新图Roi中,小于1的值ROI图保留原数据
        srcMat.CopyTo(roi, binMat);
        pictureBox4.Image = BitmapConverter.ToBitmap(outRoi);
    }

原则上，5、6都可以省略，这里添加进去是为了测试，把图片ROI区域通过掩膜的方式提取到另一张图上

7.图像变换

    //存放ROI发生旋转变换后的图片（画布）
    Mat afterRotato;
    private void button3_Click(object sender, EventArgs e)
    {
        //存放ROI发生旋转变换后的图片（画布）
        afterRotato = new Mat(srcMat.Size(), MatType.CV_8UC1);
        afterRotato.SetTo(0); //设置像素值，不起作用,因为使用了WarpAffine填充边界
        //获取最小矩形中心(旋转中心)
        Point2f center = rotatedRect.Center;
        //获取最小矩形角度（旋转角度）
        double angel = rotatedRect.Angle;
        //根据中心和角度计算变换矩阵，缩放比率为1
        Mat M = Cv2.GetRotationMatrix2D(center, angel, 1);
        //得到变换后的图像，控制输入图像大小来改变画布大小，填充边界使用默认0值，这里使用BorderTypes.Replicate（复制边缘像素填充）
        Cv2.WarpAffine(outRoi, afterRotato, M, outRoi.Size(),  InterpolationFlags.Linear, BorderTypes.Replicate);
        pictureBox5.Image = BitmapConverter.ToBitmap(afterRotato);
    }

8.变换后裁剪ROI

private void button8_Click(object sender, EventArgs e)
{
Mat mat = new Mat();
Cv2.GetRectSubPix(afterRotato, new OpenCvSharp.Size(rotatedRect.Size.Width+1, rotatedRect.Size.Height+1), rotatedRect.Center, mat);
MessageBox.Show(“变换后ROI宽高和中心是，宽：” + rotatedRect.Size.Width + “，高：” + rotatedRect.Size.Height + “，X：” + rotatedRect.Center.X + “，Y：” + rotatedRect.Center.Y);
pictureBox7.Image = BitmapConverter.ToBitmap(mat);
}

四、总结

1.案例里，创造的裁剪矩形是变换前的最小外接矩形的长宽和中心，把角度归0。因为我们使用ROI本身去变换，最小矩形通过变换后，就是我们裁剪的矩形，当然需要判断一下长短边，这里省略了，关于最小矩形长短边判断后面再总结。

2.在工业视觉中，模板匹配去做初定位，然后绘制ROI去找直线或者圆等应用，其图像变换是在模板中心和模板角度发生，所以绘制的ROI也要通过同样的变换，才能裁剪正常。

3.案例里，是把目标纠正，然后去裁剪。工业视觉中，通常是不肯正的，所以需要用到案例里的4、5步，以上第二点提到，ROI通过同样的变换后，圈中了目标区域，但是当前ROI很可能带有角度，部分裁剪。所以要掩膜把当前ROI复制出来，然后再一次变换为不带角度裁剪，或者直接扩大裁剪区域。

注：文章部分函数解析参考网上资料！如有侵权，连续删除！
转载本文需要标明出处！
谷子彭：1062484747@163.com文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-480068.html

到了这里，关于OpencvSharp基础学习5 | 图像变换（ROI截取）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！