各ピクセルの位置は、再マッピング：g（x、y）= f（h（x、y））、およびh（x、y）はマッピングメソッド関数です。 h（x、y）=（i.cols（） - x、y）の場合、それはx軸方向に偏向が発生することを意味します。
関数：IMGPROC.REMAP（MAT SRC、MAT DST、MAT MAP1、MAT MAP2、INT INTERPOLATION、INT BORDERMODE、SCALAR BORDERVALUE）
パラメーター説明：
SRC：ソース画像
DST：ターゲット画像
MAP1：表現する可能性のある2つのオブジェクトがあります。1つはポイント（x、y）を表す最初のマップであり、もう1つはタイプCV_16SC2、CV_32FC1、およびCV_32FC2のx値です。
MAP2：表現する2つのオブジェクトがあります。 1つは、MAP1がポイント（x、y）の最初のマップを表す場合ですが、これは値を表しません。もう1つはタイプCV_16UC1およびCV_32FC1のY値です
補間：補間法、Inter_Areaはサポートしていません
bordermode：境界モード、デフォルトのborder_contant
bordervalue：境界が一定の場合に使用される値、デフォルトは0です
サンプルコード：
public static void main（string [] args）{system.loadLibrary（core.native_library_name）; mat src = imgcodecs.imread（ "f：//t0105b07b97736d453d.jpg"）; mat dst = src.clone（）; MAT MAP_X = new Mat（src.size（）、cvtype.cv_32fc1）; MAT MAP_Y = new MAT（src.size（）、cvtype.cv_32fc1）; int key = 1; //キー値1、2、3、4 for src.rows（） * 0.25 && i <src.rows（） * 0.75）{map_x.put（i、j、2 *（j -src.cols（） * 0.25） + 0.5）; map_y.put（i、j、2 *（i -src.rows（） * 0.25） + 0.5）; } else {map_x.put（i、j、0.0）; map_y.put（i、j、0.0）; } 壊す;ケース2：// Remap 2 Map_x.put（I、J、J）; map_y.put（i、j、src.rows（） - i）;壊す;ケース3：// Remap 3 Map_x.put（i、j、src.cols（） - j）; map_y.put（i、j、i）;壊す;ケース4：// Remap 4 Map_x.put（i、j、src.cols（） - j）; map_y.put（i、j、src.rows（） - i）;壊す;デフォルト：break; }}} imgproc.remap（src、dst、map_x、map_y、imgproc.inter_linear、core.border_constant、new Scalar（0、0、0））; imgcodecs.imwrite（ "f：//dst.jpg"、dst）; }ソース画像：
最初のマッピング：
2番目のマッピング：
3番目のマッピング：
4番目のマッピング：
上記はこの記事のすべての内容です。みんなの学習に役立つことを願っています。誰もがwulin.comをもっとサポートすることを願っています。