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InitLineIterator

初始化線段迭代器

int cvInitLineIterator( const CvArr* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvLineIterator* line_iterator, int connectivity=8 );

image

帶采線段的輸入圖像.

pt1

線段起始點

pt2

線段結束點

line_iterator

指向線段迭代器狀態(tài)結構的指針

connectivity

被掃描線段的連通數，4 或 8.

函數 cvInitLineIterator 初始化線段迭代器，并返回兩點之間的象素點數目。兩個點必須在圖像內。當迭代器初始化后，連接兩點的光柵線上所有點，都可以連續(xù)通過調用 CV_NEXT_LINE_POINT 來得到。線段上的點是使用 4－連通或8－連通利用 Bresenham 算法逐點計算的。

例子：使用線段迭代器計算彩色線上象素值的和

CvScalar sum_line_pixels( IplImage* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2 ) 

{ CvLineIterator iterator; 

int blue_sum = 0, green_sum = 0, red_sum = 0;

 int count = cvInitLineIterator( image, pt1, pt2, &iterator, 8 );

 for( int i = 0; i < count; i++ )

{ blue_sum += iterator.ptr[0]; 

green_sum += iterator.ptr[1]; 

red_sum += iterator.ptr[2]; 

CV_NEXT_LINE_POINT(iterator); 

{ int offset, x, y; 

offset = iterator.ptr - (uchar*)(image->imageData); 

y = offset/image->widthStep; 

x = (offset - y*image->widthStep)/(3*sizeof(uchar) ); 

printf("(%d,%d)/n", x, y ); } 

} 

return cvScalar( blue_sum, green_sum, red_sum ); }

SampleLine
將圖像上某一光柵線上的像素數據讀入緩沖區(qū)
int cvSampleLine( const CvArr* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2, void* buffer, int connectivity=8 );
image 
輸入圖像 
pt1 
光柵線段的起點 
pt2 
光柵線段的終點 
buffer 
存儲線段點的緩存區(qū)，必須有足夠大小來存儲點 max( |pt2.x-pt1.x|+1, |pt2.y-pt1.y|+1 ) ：8－連通情況下，
或者 |pt2.x-pt1.x|+|pt2.y-pt1.y|+1 ： 4－連通情況下. 
connectivity 
線段的連通方式, 4 or 8. 
函數 cvSampleLine 實現了線段迭代器的一個特殊應用。它讀取由 pt1 和 pt2 兩點確定的線段上的所有圖像點，
包括終點，并存儲到緩存中。
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GetRectSubPix
從圖像中提取象素矩形，使用子象素精度
void cvGetRectSubPix( const CvArr* src, CvArr* dst, CvPoint2D32f center );
src 
輸入圖像. 
dst 
提取的矩形. 
center 
提取的象素矩形的中心，浮點數坐標。中心必須位于圖像內部. 
函數 cvGetRectSubPix 從圖像 src 中提取矩形:
dst(x, y) = src(x + center.x - (width(dst)-1)*0.5, y + center.y - (height(dst)-1)*0.5)
其中非整數象素點坐標采用雙線性插值提取。對多通道圖像，每個通道獨立單獨完成提取。盡管函數要求矩形的中心一定要在輸入圖像之中，
但是有可能出現矩形的一部分超出圖像邊界的情況，這時，該函數復制邊界的模識（hunnish:即用于矩形相交的圖像邊界線段的象素來代替
矩形超越部分的象素）。
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GetQuadrangleSubPix
提取象素四邊形，使用子象素精度
void cvGetQuadrangleSubPix( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* map_matrix );
src 
輸入圖像. 
dst 
提取的四邊形. 
map_matrix 
3 × 2 變換矩陣 [A|b] （見討論）. 
函數 cvGetQuadrangleSubPix 以子象素精度從圖像 src 中提取四邊形，使用子象素精度，并且將結果存儲于 dst ,計算公式是：
dst(x + width(dst) / 2,y + height(dst) / 2) = src(A11x + A12y + b1,A21x + A22y + b2)
其中 A和 b 均來自映射矩陣(譯者注：A, b為幾何形變參數) ，映射矩陣為：

其中在非整數坐標  的象素點值通過雙線性變換得到。當函數需要圖像邊界外的像素點時，使用重復邊界
模式（replication border mode）恢復出所需的值。多通道圖像的每一個通道都單獨計算。
例子：使用 cvGetQuadrangleSubPix 進行圖像旋轉
#include "cv.h" 
#include "highgui.h" 
#include "math.h" 
int main( int argc, char** argv ) 
{ IplImage* src; 
if( argc==2 && (src = cvLoadImage(argv[1], -1))!=0) 
{ IplImage* dst = cvCloneImage( src ); 
int delta = 1; 
int angle = 0; 
cvNamedWindow( "src", 1 ); 
cvShowImage( "src", src ); 
for(;;) 
{ float m[6]; 
double factor = (cos(angle*CV_PI/180.) + 1.1)*3;
 CvMat M = cvMat( 2, 3, CV_32F, m ); 
int w = src->width; 
int h = src->height; 
m[0] = (float)(factor*cos(-angle*2*CV_PI/180.));
 m[1] = (float)(factor*sin(-angle*2*CV_PI/180.)); 
m[2] = w*0.5f; m[3] = -m[1]; m[4] = m[0]; m[5] = h*0.5f; 
cvGetQuadrangleSubPix( src, dst, &M, 1, cvScalarAll(0)); 
cvNamedWindow( "dst", 1 ); cvShowImage( "dst", dst ); 
if( cvWaitKey(5) == 27 ) break; angle = (angle + delta) % 360; } } return 0; }
Resize
圖像大小變換
void cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation=CV_INTER_LINEAR );
src 
輸入圖像. 
dst 
輸出圖像. 
interpolation 
插值方法: 
CV_INTER_NN - 最近鄰插值, 
CV_INTER_LINEAR - 雙線性插值 (缺省使用) 
CV_INTER_AREA - 使用象素關系重采樣。當圖像縮小時候，該方法可以避免波紋出現。當圖像放大時，
                                       類似于 CV_INTER_NN 方法.. 
CV_INTER_CUBIC - 立方插值. 

函數 cvResize 將圖像 src 改變尺寸得到與 dst 同樣大小。若設定 ROI，函數將按常規(guī)支持 ROI.
WarpAffine
對圖像做仿射變換
void cvWarpAffine( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* map_matrix, 
                                  int flags=CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS, CvScalar fillval=cvScalarAll(0) );
src 
輸入圖像. 
dst 
輸出圖像. 
map_matrix 
2×3 變換矩陣 
flags 
插值方法和以下開關選項的組合： 
CV_WARP_FILL_OUTLIERS - 填充所有輸出圖像的象素。如果部分象素落在輸入圖像的邊界外，
                                                          那么它們的值設定為 fillval. 
CV_WARP_INVERSE_MAP - 指定 map_matrix 是輸出圖像到輸入圖像的反變換，因此可以直接用來做象素插值。
否則, 函數從 map_matrix 得到反變換。 
fillval 
用來填充邊界外面的值 
函數 cvWarpAffine 利用下面指定的矩陣變換輸入圖像： 
如果沒有指定 CV_WARP_INVERSE_MAP ，  , 
否則， 

函數與 cvGetQuadrangleSubPix 類似，但是不完全相同。 cvWarpAffine 要求輸入和輸出圖像具有同樣的數據類型，
有更大的資源開銷（因此對小圖像不太合適）而且輸出圖像的部分可以保留不變。而 cvGetQuadrangleSubPix 可以精確地從8位
圖像中提取四邊形到浮點數緩存區(qū)中，具有比較小的系統開銷，而且總是全部改變輸出圖像的內容。
要變換稀疏矩陣，使用 cxcore 中的函數 cvTransform 。
GetAffineTransform
由三對點計算仿射變換
CvMat* cvGetAffineTransform( const CvPoint2D32f* src, const CvPoint2D32f* dst, CvMat* map_matrix );
src 
輸入圖像的三角形頂點坐標。 
dst 
輸出圖像的相應的三角形頂點坐標。 
map_matrix 
指向2×3輸出矩陣的指針。 
函數cvGetAffineTransform計算滿足以下關系的仿射變換矩陣：

這里,dst(i) = (x'i,y'i),src(i) = (xi,yi),i = 0..2. 
2DRotationMatrix
計算二維旋轉的仿射變換矩陣
CvMat* cv2DRotationMatrix( CvPoint2D32f center, double angle, double scale, CvMat* map_matrix );
center 
輸入圖像的旋轉中心坐標 
angle 
旋轉角度（度）。正值表示逆時針旋轉(坐標原點假設在左上角). 
scale 
各項同性的尺度因子 
map_matrix 
輸出 2×3 矩陣的指針 
函數 cv2DRotationMatrix 計算矩陣:
[ α β | (1-α)*center.x - β*center.y ] [ -β α | β*center.x + (1-α)*center.y ] where α=scale*cos(angle), 
β=scale*sin(angle)
該變換并不改變原始旋轉中心點的坐標，如果這不是操作目的，則可以通過調整平移量改變其坐標(譯者注：通過簡單的推導可知，
仿射變換的實現是首先將旋轉中心置為坐標原點，再進行旋轉和尺度變換，最后重新將坐標原點設定為輸入圖像的左上角，
這里的平移量是center.x, center.y).
WarpPerspective
對圖像進行透視變換
void cvWarpPerspective( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* map_matrix, 
                                          int flags=CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS, CvScalar fillval=cvScalarAll(0) );
src 
輸入圖像. 
dst 
輸出圖像. 
map_matrix 
3×3 變換矩陣 
flags 
插值方法和以下開關選項的組合: 
CV_WARP_FILL_OUTLIERS - 填充所有縮小圖像的象素。如果部分象素落在輸入圖像的邊界外，那么它們的值設定為 fillval. 
CV_WARP_INVERSE_MAP - 指定 matrix 是輸出圖像到輸入圖像的反變換，因此可以直接用來做象素插值。否則, 
函數從 map_matrix 得到反變換。 
fillval 
用來填充邊界外面的值 
函數 cvWarpPerspective 利用下面指定矩陣變換輸入圖像： 
如果沒有指定 CV_WARP_INVERSE_MAP ，  , 
否則， 

要變換稀疏矩陣，使用 cxcore 中的函數 cvTransform 。
WarpPerspectiveQMatrix
用4個對應點計算透視變換矩陣
CvMat* cvWarpPerspectiveQMatrix( const CvPoint2D32f* src, const CvPoint2D32f* dst, CvMat* map_matrix );
src 
輸入圖像的四邊形的4個點坐標 
dst 
輸出圖像的對應四邊形的4個點坐標 
map_matrix 
輸出的 3×3 矩陣 
函數 cvWarpPerspectiveQMatrix 計算透視變換矩陣，使得：
(tix'i,tiy'i,ti)T=matrix?(xi,yi,1)T
其中 dst(i)=(x'i,y'i), src(i)=(xi,yi), i=0..3.
GetPerspectiveTransform
由四對點計算透射變換
CvMat* cvGetPerspectiveTransform( const CvPoint2D32f* src, const CvPoint2D32f* dst, CvMat* map_matrix ); 
#define cvWarpPerspectiveQMatrix cvGetPerspectiveTransform
src 
輸入圖像的四邊形頂點坐標。 
dst 
輸出圖像的相應的四邊形頂點坐標。 
map_matrix 
指向3×3輸出矩陣的指針。 
函數cvGetPerspectiveTransform計算滿足以下關系的透射變換矩陣：
這里,dst(i) = (x'i,y'i),src(i) = (xi,yi),i = 0..3.
Remap
對圖像進行普通幾何變換
void cvRemap( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvArr* mapx, const CvArr* mapy,
                                  int flags=CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS, CvScalar fillval=cvScalarAll(0) );
src 
輸入圖像. 
dst 
輸出圖像. 
mapx 
x坐標的映射 (32fC1 image). 
mapy 
y坐標的映射 (32fC1 image). 
flags 
插值方法和以下開關選項的組合: 
CV_WARP_FILL_OUTLIERS - 填充邊界外的像素. 如果輸出圖像的部分象素落在變換后的邊界外，那么它們的值設定為 fillval。 
fillval 
用來填充邊界外面的值. 
函數 cvRemap 利用下面指定的矩陣變換輸入圖像:
dst(x,y)<-src(mapx(x,y),mapy(x,y))
與其它幾何變換類似，可以使用一些插值方法（由用戶指定，譯者注：同cvResize）來計算非整數坐標的像素值。
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LogPolar
把圖像映射到極指數空間
void cvLogPolar( const CvArr* src, CvArr* dst, CvPoint2D32f center, double M, 
                                         int flags=CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS );
src 
輸入圖像。 
dst 
輸出圖像。 
center 
變換的中心，輸出圖像在這里最精確。 
M 
幅度的尺度參數，見下面公式。 
flags 
插值方法和以下選擇標志的結合 
CV_WARP_FILL_OUTLIERS -填充輸出圖像所有像素，如果這些點有和外點對應的，則置零。 
CV_WARP_INVERSE_MAP - 表示矩陣由輸出圖像到輸入圖像的逆變換，并且因此可以直接用于像素插值。否則，
函數從map_matrix中尋找逆變換。 
fillval 
用于填充外點的值。 
函數cvLogPolar用以下變換變換輸入圖像：
正變換 (CV_WARP_INVERSE_MAP 未置位):
dst(phi,rho)<-src(x,y)
逆變換 (CV_WARP_INVERSE_MAP 置位):
dst(x,y)<-src(phi,rho),
這里，
rho=M*log(sqrt(x2+y2)) phi=atan(y/x)
此函數模仿人類視網膜中央凹視力，并且對于目標跟蹤等可用于快速尺度和旋轉變換不變模板匹配。
Example. Log-polar transformation.
#include <cv.h> 
#include <highgui.h> 
int main(int argc, char** argv) 
{ IplImage* src; 
if( argc == 2 && (src=cvLoadImage(argv[1],1) != 0 ) 
{ IplImage* dst = cvCreateImage( cvSize(256,256), 8, 3 );
 IplImage* src2 = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 3 ); 
cvLogPolar( src, dst, cvPoint2D32f(src->width/2,src->height/2), 40, CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS ); 
cvLogPolar( dst, src2, cvPoint2D32f(src->width/2,src->height/2), 40, CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS+
CV_WARP_INVERSE_MAP ); 
cvNamedWindow( "log-polar", 1 ); cvShowImage( "log-polar", dst ); 
cvNamedWindow( "inverse log-polar", 1 ); cvShowImage( "inverse log-polar", src2 );
cvWaitKey(); } return 0; }