cv::reg::MapProjec 类参考

#include <opencv2/reg/mapprojec.hpp>

cv::reg::MapProjec 的协作图

公共成员函数
	MapProjec ()
	MapProjec (InputArray projTr)
	~MapProjec ()
void	compose (cv::Ptr< Map > map) CV_OVERRIDE
const cv::Matx< double, 3, 3 > &	getProjTr () const
void	getProjTr (OutputArray projTr) const
cv::Ptr< Map >	inverseMap () const CV_OVERRIDE
void	inverseWarp (InputArray img1, OutputArray img2) const CV_OVERRIDE
void	normalize ()
void	scale (double factor) CV_OVERRIDE
从 cv::reg::Map 继承的公共成员函数
virtual	~Map ()
virtual void	warp (InputArray img1, OutputArray img2) const

详细描述

定义一种由透视变换组成的变换

构造函数和析构函数文档

MapProjec() [1/2]

cv::reg::MapProjec::MapProjec

(

)

Python
	cv.reg.MapProjec(		) ->	<reg_MapProjec 对象>
	cv.reg.MapProjec(	projTr	) ->	<reg_MapProjec 对象>

默认构造函数构建一个单位映射

MapProjec() [2/2]

cv::reg::MapProjec::MapProjec

(

InputArray

projTr

)

Python
	cv.reg.MapProjec(		) ->	<reg_MapProjec 对象>
	cv.reg.MapProjec(	projTr	) ->	<reg_MapProjec 对象>

提供显式值的构造函数

参数

[in]

projTr

透视变换

~MapProjec()

cv::reg::MapProjec::~MapProjec

(

)

析构函数

成员函数文档

compose()

void cv::reg::MapProjec::compose ( cv::Ptr< Map >  map )

virtual

Python
	cv.reg.MapProjec.compose(	map	) ->	None

通过与调用中提供的变换组合当前变换来更改映射。 顺序是首先是当前变换，然后是输入参数。

参数

[in]

map

要组合的变换。

实现 cv::reg::Map.

getProjTr() [1/2]

const cv::Matx< double, 3, 3 > & cv::reg::MapProjec::getProjTr ( ) const

inline

Python
	cv.reg.MapProjec.getProjTr(	[, projTr]	) ->	projTr

返回投影矩阵

返回

投影矩阵

getProjTr() [2/2]

void cv::reg::MapProjec::getProjTr ( OutputArray  projTr ) const

inline

Python
	cv.reg.MapProjec.getProjTr(	[, projTr]	) ->	projTr

以下是此函数的调用图

inverseMap()

cv::Ptr< Map > cv::reg::MapProjec::inverseMap ( ) const

virtual

Python
	cv.reg.MapProjec.inverseMap(		) ->	retval

计算逆映射

返回

逆映射

实现 cv::reg::Map.

inverseWarp()

void cv::reg::MapProjec::inverseWarp ( InputArray  img1, OutputArray  img2  ) const

virtual

Python
	cv.reg.MapProjec.inverseWarp(	img1[, img2]	) ->	img2

将图像扭曲到新的坐标系。 计算结果为 img2(x)=img1(T(x))，所以实际上这是逆向扭曲，因为我们使用正向变换的点获取 img1 的值。

参数

[in]	img1	原始图像
[out]	img2	扭曲后的图像

实现 cv::reg::Map.

normalize()

void cv::reg::MapProjec::normalize ( )

inline

Python
	cv.reg.MapProjec.normalize(		) ->	None

规范化对象的单应性

scale()

void cv::reg::MapProjec::scale ( double  factor )

virtual

Python
	cv.reg.MapProjec.scale(	factor	) ->	None

根据给定因子缩放映射，就像坐标系被该因子扩展/压缩一样。

参数

[in]

factor

如果大于 1 则扩展，如果小于 1 则压缩

实现 cv::reg::Map.

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此类的文档是从以下文件生成的

• opencv2/reg/mapprojec.hpp