#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <math.h>
/*图像旋转（以图像中心为旋转中心）*/
void affine_trans_rotate(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, double Angle){
double angle = Angle*CV_PI / 180.0;
//构造输出图像
int dst_rows = round(fabs(src.rows * cos(angle)) + fabs(src.cols * sin(angle)));//图像高度
int dst_cols = round(fabs(src.cols * cos(angle)) + fabs(src.rows * sin(angle)));//图像宽度
if (src.channels() == 1) {
dst = cv::Mat::zeros(dst_rows, dst_cols, CV_8UC1); //灰度图初始
}
else {
dst = cv::Mat::zeros(dst_rows, dst_cols, CV_8UC3); //RGB图初始
}
cv::Mat T1 = (cv::Mat_<double>(3,3) << 1.0,0.0,0.0 , 0.0,-1.0,0.0, -0.5*src.cols , 0.5*src.rows , 1.0); // 将原图像坐标映射到数学笛卡尔坐标
cv::Mat T2 = (cv::Mat_<double>(3,3) << cos(angle),-sin(angle),0.0 , sin(angle), cos(angle),0.0, 0.0,0.0,1.0); //数学笛卡尔坐标下顺时针旋转的变换矩阵
double t3[3][3] = { { 1.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, -1.0, 0.0 }, { 0.5*dst.cols, 0.5*dst.rows ,1.0} }; // 将数学笛卡尔坐标映射到旋转后的图像坐标
cv::Mat T3 = cv::Mat(3.0,3.0,CV_64FC1,t3);
cv::Mat T = T1*T2*T3;
cv::Mat T_inv = T.inv(); // 求逆矩阵
for (double i = 0.0; i < dst.rows; i++){
for (double j = 0.0; j < dst.cols; j++){
cv::Mat dst_coordinate = (cv::Mat_<double>(1, 3) << j, i, 1.0);
cv::Mat src_coordinate = dst_coordinate * T_inv;
double v = src_coordinate.at<double>(0, 0); // 原图像的横坐标，列，宽
double w = src_coordinate.at<double>(0, 1); // 原图像的纵坐标，行，高
/*双线性插值*/
// 判断是否越界
if (int(Angle) % 90 == 0) {
if (v < 0) v = 0; if (v > src.cols - 1) v = src.cols - 1;
if (w < 0) w = 0; if (w > src.rows - 1) w = src.rows - 1; //必须要加上，否则会出现边界问题
}
if (v >= 0 && w >= 0 && v <= src.cols - 1 && w <= src.rows - 1){
int top = floor(w), bottom = ceil(w), left = floor(v), right = ceil(v); //与映射到原图坐标相邻的四个像素点的坐标
double pw = w - top ; //pw为坐标 行 的小数部分(坐标偏差)
double pv = v - left; //pv为坐标 列 的小数部分(坐标偏差)
if (src.channels() == 1){
//灰度图像
dst.at<uchar>(i, j) = (1 - pw)*(1 - pv)*src.at<uchar>(top, left) + (1 - pw)*pv*src.at<uchar>(top, right) + pw*(1 - pv)*src.at<uchar>(bottom, left) + pw*pv*src.at<uchar>(bottom, right);
}
else{
//彩色图像
dst.at<cv::Vec3b>(i, j)[0] = (1 - pw)*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(top, left)[0] + (1 - pw)*pv*src.at<cv::Vec3b>(top, right)[0] + pw*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(bottom, left)[0] + pw*pv*src.at<cv::Vec3b>(bottom, right)[0];
dst.at<cv::Vec3b>(i, j)[1] = (1 - pw)*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(top, left)[1] + (1 - pw)*pv*src.at<cv::Vec3b>(top, right)[1] + pw*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(bottom, left)[1] + pw*pv*src.at<cv::Vec3b>(bottom, right)[1];
dst.at<cv::Vec3b>(i, j)[2] = (1 - pw)*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(top, left)[2] + (1 - pw)*pv*src.at<cv::Vec3b>(top, right)[2] + pw*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(bottom, left)[2] + pw*pv*src.at<cv::Vec3b>(bottom, right)[2];
}
}
}
}
}
/*平移变换*（以图像左顶点为原点）/
/****************************************
tx: 水平平移距离 正数向右移动 负数向左移动
ty: 垂直平移距离 正数向下移动 负数向上移动
*****************************************/
void affine_trans_translation(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, double tx, double ty){
//构造输出图像
int dst_rows = src.rows;//图像高度
int dst_cols = src.cols;//图像宽度
if (src.channels() == 1) {
dst = cv::Mat::zeros(dst_rows, dst_cols, CV_8UC1); //灰度图初始
}
else {
dst = cv::Mat::zeros(dst_rows, dst_cols, CV_8UC3); //RGB图初始
}
cv::Mat T = (cv::Mat_<double>(3, 3) << 1,0,0 , 0,1,0 , tx,ty,1); //平移变换矩阵
cv::Mat T_inv = T.inv(); // 求逆矩阵
for (int i = 0; i < dst.rows; i++){
for (int j = 0; j < dst.cols; j++){
cv::Mat dst_coordinate = (cv::Mat_<double>(1, 3) << j, i, 1);
cv::Mat src_coordinate = dst_coordinate * T_inv;
double v = src_coordinate.at<double>(0, 0); // 原图像的横坐标，列，宽
double w = src_coordinate.at<double>(0, 1); // 原图像的纵坐标，行，高
/*双线性插值*/
// 判断是否越界
if (v >= 0 && w >= 0 && v <= src.cols - 1 && w <= src.rows - 1){
int top = floor(w), bottom = ceil(w), left = floor(v), right = ceil(v); //与映射到原图坐标相邻的四个像素点的坐标
double pw = w - top; //pw为坐标 行 的小数部分(坐标偏差)
double pv = v - left; //pv为坐标 列 的小数部分(坐标偏差)
if (src.channels() == 1){
//灰度图像
dst.at<uchar>(i, j) = (1 - pw)*(1 - pv)*src.at<uchar>(top, left) + (1 - pw)*pv*src.at<uchar>(top, right) + pw*(1 - pv)*src.at<uchar>(bottom, left) + pw*pv*src.at<uchar>(bottom, right);
}
else{
//彩色图像
dst.at<cv::Vec3b>(i, j)[0] = (1 - pw)*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(top, left)[0] + (1 - pw)*pv*src.at<cv::Vec3b>(top, right)[0] + pw*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(bottom, left)[0] + pw*pv*src.at<cv::Vec3b>(bottom, right)[0];
dst.at<cv::Vec3b>(i, j)[1] = (1 - pw)*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(top, left)[1] + (1 - pw)*pv*src.at<cv::Vec3b>(top, right)[1] + pw*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(bottom, left)[1] + pw*pv*src.at<cv::Vec3b>(bottom, right)[1];
dst.at<cv::Vec3b>(i, j)[2] = (1 - pw)*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(top, left)[2] + (1 - pw)*pv*src.at<cv::Vec3b>(top, right)[2] + pw*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(bottom, left)[2] + pw*pv*src.at<cv::Vec3b>(bottom, right)[2];
}
}
}
}
}
/*尺度变换*（以图像左顶点为原点）/
/***************
cx: 水平缩放尺度
cy: 垂直缩放尺度
***************/
void affine_trans_scale(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, double cx, double cy){
//构造输出图像
int dst_rows = round(cy*src.rows);//图像高度
int dst_cols = round(cx*src.cols);//图像宽度
if (src.channels() == 1) {
dst = cv::Mat::zeros(dst_rows, dst_cols, CV_8UC1); //灰度图初始
}
else {
dst = cv::Mat::zeros(dst_rows, dst_cols, CV_8UC3); //RGB图初始
}
cv::Mat T = (cv::Mat_<double>(3, 3) <<cx,0,0, 0,cy,0 ,0,0,1 ); //尺度变换矩阵
cv::Mat T_inv = T.inv(); // 求逆矩阵
for (int i = 0; i < dst.rows; i++){
for (int j = 0; j < dst.cols; j++){
cv::Mat dst_coordinate = (cv::Mat_<double>(1, 3) << j, i, 1);
cv::Mat src_coordinate = dst_coordinate * T_inv;
double v = src_coordinate.at<double>(0, 0); // 原图像的横坐标，列，宽
double w = src_coordinate.at<double>(0, 1); // 原图像的纵坐标，行，高
/*双线性插值*/
// 判断是否越界
if (v < 0) v = 0; if (v > src.cols - 1) v = src.cols - 1;
if (w < 0) w = 0; if (w > src.rows - 1) w = src.rows - 1;
if (v >= 0 && w >= 0 && v <= src.cols - 1 && w <= src.rows - 1){
int top = floor(w), bottom = ceil(w), left = floor(v), right = ceil(v); //与映射到原图坐标相邻的四个像素点的坐标
double pw = w - top; //pw为坐标 行 的小数部分(坐标偏差)
double pv = v - left; //pv为坐标 列 的小数部分(坐标偏差)
if (src.channels() == 1){
//灰度图像
dst.at<uchar>(i, j) = (1 - pw)*(1 - pv)*src.at<uchar>(top, left) + (1 - pw)*pv*src.at<uchar>(top, right) + pw*(1 - pv)*src.at<uchar>(bottom, left) + pw*pv*src.at<uchar>(bottom, right);
}
else{
//彩色图像
dst.at<cv::Vec3b>(i, j)[0] = (1 - pw)*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(top, left)[0] + (1 - pw)*pv*src.at<cv::Vec3b>(top, right)[0] + pw*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(bottom, left)[0] + pw*pv*src.at<cv::Vec3b>(bottom, right)[0];
dst.at<cv::Vec3b>(i, j)[1] = (1 - pw)*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(top, left)[1] + (1 - pw)*pv*src.at<cv::Vec3b>(top, right)[1] + pw*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(bottom, left)[1] + pw*pv*src.at<cv::Vec3b>(bottom, right)[1];
dst.at<cv::Vec3b>(i, j)[2] = (1 - pw)*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(top, left)[2] + (1 - pw)*pv*src.at<cv::Vec3b>(top, right)[2] + pw*(1 - pv)*src.at<cv::Vec3b>(bottom, left)[2] + pw*pv*src.at<cv::Vec3b>(bottom, right)[2];
}
}
}
}
}
/*偏移变换*（以图像中心为偏移中心）/
/***************************************
sx: 水平偏移尺度 正数向左偏移 负数向右偏移
sy: 垂直偏移尺度 正数向上偏移 负数向下偏移
****************************************/
void affine_trans_deviation(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, double sx, double sy){
//构造输出
