OpenCV-3. 图像变换
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在图像处理领域，OpenCV提供了多种图像变换算法，以满足不同场景下的需求。本文将详细介绍几何变换、重映射、直方图以及二维离散傅立叶变换等方法，探讨其原理与在OpenCV中的实现。
几何变换包括仿射变换和透视变换。仿射变换保持了平行线的平行性，而透视变换则使平行线可能不再平行。在OpenCV中，通过使用warpAffine()函数，我们能够实现仿射变换。此函数接受原始图像、变换矩阵、目标图像大小、内插方式、边界模式和背景颜色等参数。对于透视变换，我们使用warpPerspective()函数，其参数包括变换矩阵、边界模式和背景颜色。
重映射是另一种图像变换技术，其核心是将原始图像中的像素坐标映射到目标图像中。OpenCV的remap()函数支持这一功能，用户可以通过提供映射坐标数组来实现图像的缩放、旋转或扭曲。函数的参数包括原始图像、映射坐标数组、插值方法、边界模式和背景颜色等。
直方图统计是分析图像颜色分布的重要手段。在NumPy中，我们可以通过使用histogram()、histogram2d()和histogramdd()函数来实现一维、二维或直方图的计算。OpenCV中的calcHist()函数则允许用户对多幅图像进行直方图统计。
直方图反向映射和直方图匹配则是通过比较和复制直方图分布，将图像的某些区域与目标图像进行匹配。这一过程有助于发现图像中与特定直方图相匹配的区域。直方图匹配算法涉及计算图像灰度分布与给定直方图的匹配，通过调整图像像素值来实现目标图像的直方图复制。
二维离散傅立叶变换是一种将图像从时域转换为频域的技术。对于N×N的二维实数信号，其变换结果是一个N×N的复数数组。这一变换有助于对图像进行滤波、增强和分析。在频域处理后，通过ifft2()函数可以将频域信号转换回空域，实现信号的复原。
双目视觉技术利用两台照相机从不同视角获取图像，通过匹配图像中的对应点计算场景深度信息。在双目视觉中，两台照相机的焦距和距离决定了场景中点的深度。OpenCV的StereoSGBM类提供了一种计算视差信息的算法，视差信息可用于重建场景的三维结构。remap()函数可以用于将右眼图像的像素映射到左眼图像的相应坐标上，进一步计算出点在三维空间中的位置。
