图像仿射变换与校正

目的：解决图像形状失真的问题

由于拍摄图像时，可能存在角度偏差或环境影响获取的图像，与实际图像形状上

存在差异

图像仿射变换：

为了校正图像，可以对图像进行一些简单几何形状的变换，如平移，缩放，旋转等

这一类变换就叫图像仿射变换

原理：

进行仿射变换，首先我们仿射变换的对象位置坐标、角度，然后找到目标对象的位置坐标、角度，求出两

个参数的差值，就可以求出将 A 仿射变换到 B 的仿射矩阵了

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仿射变换流程：

Halcon 中进行仿射变换的常见步骤如下：

① 通过 hom_mat2d_identity 算子创建一个 初始化空变换矩阵

② 在初始化矩阵的基础上，使用 hom_mat2d_translate（平移）、hom_mat2d_rotate（旋转）、

hom_mat2d_scale（缩放）等生成仿射变换矩阵；（这几个算子可以叠加或者重复使用）

③ 根据生成的变换矩阵执行仿射变换，执行仿射变换的算子通常有：affine_trans_image、

affine_trans_region、affine_trans_contour_xld，即不管对于图像、区域、XLD 都可以执行仿射变换。

仿射变换流程核心代码：

一、创建一个初始化矩阵

功能：产生仿射变换矩阵（产生一个空的二维空变换矩阵）

hom_mat2d_identity( : : HomMat2D)

二、生成平移、旋转、缩放仿射变换矩阵

功能：把平移添加到防射变换矩阵

hom_mat2d_translate( : : HomMat2D, Tx, Ty : HomMat2DTranslate)

HomMat2D：（输入参数）仿射变换矩阵

Tx（输入参数）：Row 方向的平移量

Ty（输入参数）：Column 方向的平移量

HomMat2DTranslate(输出参数)：输出变换矩阵

功能：把旋转角度添加到仿射变换矩阵

hom_mat2d_rotate( : : HomMat2D, Phi, Px, Py: HomMat2DRotate)

HomMat2D :（输入参数）仿射变换矩阵

Phi：旋转角度（逆时针旋转（Phi>0），顺时针旋转（Phi<0）,单位弧度）

Px ：变换的固定点行坐标（Row 值）。固定点是指以该点为支撑进行仿射变换 （这里是指围绕这点进行

旋转）

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Py： 变换的固定点列坐标（Col 值）

HomMat2DRotate：输出的旋转变换的二维

功能：把缩放添加到仿射变换矩阵

hom_mat2d_scale( : : HomMat2D, Sx, Sy, Px, Py : HomMat2DScale)

HomMat2D（输入参数）：仿射变换矩阵

Sx（输入参数）：Row 方向的缩放系数（放大/缩小倍数）

Sy（输入参数）：Col 方向的缩放系数

Px（输入参数）：缩放中心的 Row 值（基点）

Py（输入参数）: 缩放中心的 Col 值

HomMat2DScale（输出参数）：输出缩放变换矩阵

三、对图像、region 和 XLD 进行仿射变换

功能：对 XLD 轮廓进行二维仿射变换 (支持缩放，旋转，平移，斜切)

affine_trans_contour_xld(Contours : ContoursAffinTrans : HomMat2D : )

Contours(输入参数):输入 XLD 轮廓

ContoursAffinTrans(输出参数):输出变换的 XLD 轮廓

HomMat2D(输入参数)：仿射变换矩阵

功能：对图像轮廓进行二维仿射变换 (支持缩放、旋转、平移，斜切)

affine_trans_image(Image : ImageAffinTrans : HomMat2D, Interpolation, AdaptImageSize : )

Image (输入参数):输入图像

ImageAffinTrans (输出参数):变换后的图像

HomMat2D (输入参数)：仿射变换矩阵

Interpolation (输入参数)：插值算法。参数值列表

-nearest_neighbor,bilinear,constant,weighted

AdaptImageSize (输入参数)：结果图像尺寸是否自适应。默认值：false

功能：对区域进行任意二维仿射变换

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affine_trans_region(Region : RegionAffineTrans : HomMat2D, Interpolate : )

List itemRegion：(输入参数):输入区域

RegionAffineTrans (输出参数)：变换的区域

HomMat2D (输入参数)：仿射变换矩阵

Interpolate (输入参数):插值算法。默认值：nearest_neighbor。参数值列表：constant，nearest_neighbor

知识点：

1.角度理解

角度转弧度 rad(20)

2.插值算法

Halcon 算子中用到像素插值算法。对于使用 Halcon 其实是不需要了解插值算法的细节的。但是了解细

节可以让我们更好的应用那些算子

我们知道在对图像进行旋转、缩放或者畸变校正时就会涉及到像素插值。比如下图中这个例子。左边是原

始图像，我们对原始图像进行旋转和缩小。

可以看到旋转和缩小后的图像与原始图像的像素点是不重合的，所以为了获得输出的图像我们就要求出这

些新的位置的像素点的值。这就用到像素插值。

Halcon 软件中实现了如下的几种插值方法：

最邻近插值 nearest_neighbor

双线性插值 bilinear

双线性平均插值 constant

双线性加权插值 weighted

双二次插值 bicubic 和 bicubic_clipped

最邻近插值 nearest_neighbor

所谓最邻近插值顾名思义就是找与待计算的像素点最近邻的原始图像中的像素点，然后用这个像素点的值

来代替我们要计算的像素点的值。下面有个示例：

我们要计算的像素点时那个黑色的像素点，白色的像素点时原始图像中的像素点。那么计算可知 p10 这

个像素离我们要计算的像素点最近，我们就用 P10 像素点的值来代替我们要计算的像素点的值。这种算

法计算速度很快，但是图像中容易出现锯齿状的假象。

双线性插值 bilinear

所谓双线性插值就是用最邻近的四个像素点用线性插值的方法获得我要计算的像素点的值。

简单的说，双线性插值得到的结果比最邻近插值要好。但是计算速度要慢很多。

双线性平均插值 constant

我们要计算的像素点是两个虚线的交叉的处的那个像素点。这个像素所在的区域为斜的方框。‘constant’

方法是将这个像素在细分为四个小像素。对应图中的四个黑色的点，然后用双线性插值去计算这四个小像

素的像素值。算出来之后对这四个像素点取平均。

双线性加权插值 weighted

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这个方法和上面介绍的 constant 方法类似，区别是我们将一个像素分成了 9 个子像素。然后对这九个

子像素做加权平均。

在 Halcon 中影响计算结果的还有个系统参数 int_zooming。简单的说 int_zooming = true，插值计算

时采用定点数运算，int_zooming = false 时采用浮点数。定点数计算速度较快，但是精度会低一些。对

于 8 bit 图像来说，计算结果相差不大（一般相差 1 到 2 ），对于 16 位图像，定点和浮点的计算结

果差别会很明显，最大可能能到 512。

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