OpenCV仿射变换：根据眼睛坐标进行人脸对齐并计算变换后对应坐标

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使用OpenCV对人脸图像进行仿射变换， 实现人脸对齐功能





   人脸图像及68个面部关键点                             仿射变换后人脸图像及关键点



   仿射变换将原坐标(x, y)变换为新坐标(x', y')的 计算方法 ：



   通过上面的公式， 可计算出原图像经过变换后的新图像。


Opencv仿射变换函数warpAffine：

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1. //! warps the image using affine transformation
2. void warpAffine( InputArray src, OutputArray dst,
3.                              InputArray M, Size dsize,
4.                              int flags=INTER_LINEAR,
5.                              int borderMode=BORDER_CONSTANT,
6.                              const Scalar& borderValue=Scalar());

参数：src - 输入图像

             dst - 输出图像，图像大小为dsize

             M - 2X3变换矩阵

             dsize - 输出图像的大小

            flags - 差值方法

            borderMode - 像素填充方法，BORDER_CONSTANT表示固定值填充
     borderValue - 填充的值


计算仿射变换矩阵函数getRotationMatrix2D：

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1. Mat getRotationMatrix2D( Point2f center, double angle, double scale );

根据旋转中心， 旋转角度，缩放因子计算仿射变换矩阵。

   计算方法：



   实现代码：

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1. //根据眼睛坐标对图像进行仿射变换
2. //src - 原图像
3. //landmarks - 原图像中68个关键点
4. Mat getwarpAffineImg(Mat &src, vector<Point2f> &landmarks)
5. {
6.    Mat oral;src.copyTo(oral);
7.    for (int j = 0; j < landmarks.size(); j++)
8.    {
9.        circle(oral, landmarks[j], 2, Scalar(255, 0, 0));
10.    }
11.    //计算两眼中心点，按照此中心点进行旋转， 第31个为左眼坐标，36为右眼坐标
12.    Point2f eyesCenter = Point2f( (landmarks[31].x + landmarks[36].x) * 0.5f, (landmarks[31].y + landmarks[36].y) * 0.5f );
13.    
14.    // 计算两个眼睛间的角度
15.    double dy = (landmarks[36].y - landmarks[31].y);
16.    double dx = (landmarks[36].x - landmarks[31].x);
17.    double angle = atan2(dy, dx) * 180.0/CV_PI; // Convert from radians to degrees.
18.    
19.    //由eyesCenter, andle, scale按照公式计算仿射变换矩阵，此时1.0表示不进行缩放
20.    Mat rot_mat = getRotationMatrix2D(eyesCenter, angle, 1.0);
22.    Mat rot;
23.    // 进行仿射变换，变换后大小为src的大小
24.    warpAffine(src, rot, rot_mat, src.size());
25.    vector<Point2f> marks;
26.    
27.    //按照仿射变换矩阵，计算变换后各关键点在新图中所对应的位置坐标。
28.    for (int n = 0; n<landmarks.size(); n++)
29.    {
30.        Point2f p = Point2f(0, 0);
31.        p.x = rot_mat.ptr<double>(0)[0] *landmarks[n].x + rot_mat.ptr<double>(0)[1] * landmarks[n].y + rot_mat.ptr<double>(0)[2];
32.        p.y = rot_mat.ptr<double>(1)[0] * landmarks[n].x + rot_mat.ptr<double>(1)[1] * landmarks[n].y + rot_mat.ptr<double>(1)[2];
33.        marks.push_back(p);
34.    }
35.    //标出关键点
36.    for (int j = 0; j < landmarks.size(); j++)
37.    {
38.        circle(rot, marks[j], 2, Scalar(0, 0, 255));
39.    }
40.    return rot;
41. }

   将缩放因子scale = 0.5，仿射变换后结果为：


        原图像                                                      按照眼睛坐标进行校正，缩放因子0.5

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