聯合旋轉和平移OpenCV中，在一通

Question

我對旋轉和平移圖像的一段代碼：

Point2f pt(0, in.rows); 
double angle = atan(trans.c/trans.b) * 180/M_PI; 
Mat r = getRotationMatrix2D(pt, -angle, 1.0); 
warpAffine(in, out, r, in.size(), interpolation); /* rotation */ 

Mat t = (Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, trans.a, 0, 1, -trans.d); 
warpAffine(out, out, t, in.size(), interpolation); /* translation */ 

的問題是，我在兩次這樣做。因此，例如，如果我的角度爲90度，則第一個「out」變量將爲空，因爲所有數據都超出範圍。有一種方法可以一次完成嗎？爲了避免丟失我的數據和黑色圖像。

我認爲最好的辦法是將r和t結合在一個矩陣中，但我有點失落。

此致

Answer 1

下面是對如何通過簡單的乘法和如何從中提取一個3x3單應的仿射變換的單應性2結合的例子。

int main(int argc, char* argv[]) 
{ 
    cv::Mat input = cv::imread("C:/StackOverflow/Input/Lenna.png"); 

    // create to 3x3 identity homography matrices 
    cv::Mat homography1 = cv::Mat::eye(3, 3, CV_64FC1); 
    cv::Mat homography2 = cv::Mat::eye(3, 3, CV_64FC1); 

    double alpha1 = -13; // degrees 
    double t1_x = -86; // pixel 
    double t1_y = -86; // pixel 

    double alpha2 = 21; // degrees 
    double t2_x = 86; // pixel 
    double t2_y = 86; // pixel 

    // hope there is no error in the signs: 
    // combine homography1 
    homography1.at<double>(0, 0) = cos(CV_PI*alpha1/180); 
    homography1.at<double>(0, 1) = -sin(CV_PI*alpha1/180); 
    homography1.at<double>(1, 0) = sin(CV_PI*alpha1/180); 
    homography1.at<double>(1, 1) = cos(CV_PI*alpha1/180); 
    homography1.at<double>(0, 2) = t1_x; 
    homography1.at<double>(1, 2) = t1_y; 

    // compose homography2 
    homography2.at<double>(0, 0) = cos(CV_PI*alpha2/180); 
    homography2.at<double>(0, 1) = -sin(CV_PI*alpha2/180); 
    homography2.at<double>(1, 0) = sin(CV_PI*alpha2/180); 
    homography2.at<double>(1, 1) = cos(CV_PI*alpha2/180); 
    homography2.at<double>(0, 2) = t2_x; 
    homography2.at<double>(1, 2) = t2_y; 

    cv::Mat affine1 = homography1(cv::Rect(0, 0, 3, 2)); 
    cv::Mat affine2 = homography2(cv::Rect(0, 0, 3, 2)); 

    cv::Mat dst1; 
    cv::Mat dst2; 

    cv::warpAffine(input, dst1, affine1, input.size()); 
    cv::warpAffine(input, dst2, affine2, input.size()); 


    cv::Mat combined_homog = homography1*homography2; 
    cv::Mat combined_affine = combined_homog(cv::Rect(0, 0, 3, 2)); 

    cv::Mat dst_combined; 

    cv::warpAffine(input, dst_combined, combined_affine, input.size()); 

    cv::imshow("input", input); 
    cv::imshow("dst1", dst1); 
    cv::imshow("dst2", dst2); 

    cv::imshow("combined", dst_combined); 

    cv::waitKey(0); 
    return 0; 
} 

在此示例中，首先將圖像旋轉並翻譯到左側，稍後再翻譯到右側。如果兩個轉換依次進行，重要的圖像區域將會丟失。相反，如果他們通過同形乘法相結合，就好像完整的操作在一個步驟中完成，而不會在中間步驟中丟失圖像部分。

輸入：如果圖像是第一變換

與H1，後用H 2：

如果圖像被變換直接與H1 * H2的組合：

此單應性組合的一個典型應用是首先將圖像中心轉換爲原點，然後旋轉，然後再轉換回原始位置。這具有如同圖像圍繞其重心旋轉的效果。