基于OpenCV的仿射变换研究与应用

仿射变换是一种常用的图像几何变换。使用仿射变换矩阵能够方便地描述图像的线性变换以及平移等非线性变换。介绍了仿射变换的数学原理,并借助OpenCV函数库的内部函数对仿射变换的算法进行具体分析。通过在原图像和目标图像上分别找出三个不共线的点,并利用这两组三点间的一一映射构建方程组,并求解得出一个2×3的仿射变换矩阵M;再根据所求得的仿射变换矩阵M,对图像上每一个点进行变换,在这个过程中可采用最近邻插值算法、线性插值算法、三次样条插值算法和兰索斯插值算法进行实现。给出了一个图像实例对仿射变换进行说明。

基于重心映射的三角形网格参数化方法研究与实现

针对在几何处理领域有着广泛应用的三角形网格参数化问题,研究了基于重心映射的三角形网格参数化方法.利用geometry-processing-js类库中的半边数据结构,采用均匀拉普拉斯权重、拉普拉斯-贝尔特拉米权重和中值权重3种加权方案,实现了重心映射法,并根据三角形的形变量分析了参数化结果.结果表明,中值权重为重心映射法的最优加权方案.