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);
        }