《OpenCV轻松入门：面向Python》读书笔记
作者：李立宗
出版社：电子工业出版社
出版时间：2019-05

第5章 几何变换

5.5 重映射

5.5.5 绕x轴、y轴翻转

如果想让图像绕着x轴、y轴翻转，意味着在映射过程中：

• x坐标轴的值以y轴为对称轴进行交换。
• y坐标轴的值以x轴为对称轴进行交换。

反映在map1和map2上：

• map1的值调整为“总列数-1-当前列号”。
• map2的值调整为“总行数-1-当前行号”。

5.5.6 x轴、y轴互换

如果想让图像的x轴、y轴互换，意味着在映射过程中，对于任意一点，都需要将其x轴、y轴坐标互换。
反映在mapx和mapy上：

• mapx的值调整为所在行的行号。
• mapy的值调整为所在列的列号。

需要注意的是，如果行数和列数不一致，上述运算可能存在值无法映射的情况。默认情况下，无法完成映射的值会被处理为0。

5.5.7 图像缩放

上述介绍的映射都是直接完成的整数映射，处理起来比较方便。在处理更复杂的问题时，就需要对行、列值进行比较复杂的运算来实现。
缩小图像后，可以将图像固定在围绕其中心的某个区域。
例如，将其x轴、y轴设置为：

• 在目标图像的x轴(0.25·x轴长度，0.75·x轴长度)区间内生成缩小图像；x轴其余区域的点取样自x轴上任意一点的值。
• 在目标图像的y轴(0.25·y轴长度，0.75·y轴长度)区间内生成缩小图像；y轴其余区域的点取样自y轴上任意一点的值。
• 为了处理方便，我们让不在上述区域的点都取(0,0)坐标点的值。

3）程序

import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread("lena.bmp")
rows,cols=img.shape[:2]
mapx = np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
mapy = np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
            mapx.itemset((i,j),cols-1-j)
            mapy.itemset((i,j),rows-1-i)
rst1=cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR)

mapx = np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
mapy = np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
            mapx.itemset((i,j),i)
            mapy.itemset((i,j),j)
rst2=cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR)

mapx = np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
mapy = np.zeros(img.shape[:2],np.float32)
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        if 0.25*cols< i <0.75*cols and 0.25*rows< j <0.75*rows:
                mapx.itemset((i,j),2*( j - cols*0.25 ) + 0.5)
                mapy.itemset((i,j),2*( i - rows*0.25 ) + 0.5)
        else:     
                mapx.itemset((i,j),0)
                mapy.itemset((i,j),0)

rst3=cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR)

cv2.imshow("original",img)
cv2.imshow("result1",rst1)
cv2.imshow("result2",rst2)
cv2.imshow("result3",rst3)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

4）结果