- 操作系统：ubuntu22.04
- OpenCV版本：OpenCV4.9
- IDE:Visual Studio Code
- 编程语言：C++11
算法描述
该函数根据给定的仿射变换矩阵 M，生成两个映射表 xmap 和 ymap。这两个映射表描述了目标图像中每个像素在源图像中的对应坐标，可用于后续的图像变形操作（例如图像旋转、平移、缩放等）。
这个函数是 GPU 加速版本，适用于在 CUDA 环境下进行高性能图像变换处理。
函数原型
void cv::cuda::buildWarpAffineMaps
(
InputArray M,
bool inverse,
Size dsize,
OutputArray xmap,
OutputArray ymap,
Stream & stream = Stream::Null()
)
参数
| 参数名 | 类型/说明 |
|---|---|
M |
2x3 的 Mat 或 UMat 变换矩阵。 |
inverse |
标志位，指定 M 是逆变换（即从目标图像到源图像的映射）。 |
dsize |
目标图像的尺寸。 |
xmap |
X 坐标的映射值，类型为 CV_32FC1。 |
ymap |
Y 坐标的映射值，类型为 CV_32FC1。 |
stream |
用于异步操作的 CUDA 流对象，默认为 Stream::Null()。 |
代码示例
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp> // 包含 buildWarpAffineMaps
#include <opencv2/cudawarping.hpp> // 包含 remap
int main()
{
// 读取图像
cv::Mat h_src = cv::imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/lenna.png", cv::IMREAD_COLOR);
if (h_src.empty()) {
std::cerr << "无法加载图像！" << std::endl;
return -1;
}
// 上传图像到 GPU
cv::cuda::GpuMat d_src, d_dst;
d_src.upload(h_src);
// 定义仿射变换矩阵：绕中心旋转 45 度 + 缩放 0.5
cv::Point2f src_center(h_src.cols / 2.0F, h_src.rows / 2.0F);
cv::Mat M = cv::getRotationMatrix2D(src_center, 45, 0.5); // 2x3 矩阵
// 设置输出图像尺寸
cv::Size dsize(h_src.cols, h_src.rows);
// 创建映射表
cv::cuda::GpuMat d_xmap, d_ymap;
cv::cuda::buildWarpAffineMaps(M, false, dsize, d_xmap, d_ymap);
// 使用 remap 执行图像变换
cv::cuda::remap(d_src, d_dst, d_xmap, d_ymap, cv::INTER_LINEAR);
// 下载结果
cv::Mat h_dst;
d_dst.download(h_dst);
// 显示结果
cv::imshow("Original Image", h_src);
cv::imshow("Transformed Image", h_dst);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
运行结果
