之前介绍了 OpenCV 的 remap 函数，Halcon 中也有类似函数 MapImage，本文介绍 MapImage，并将 OpenCV 的 remap 转换为 MapImage。

map_image {#map-image}

• 函数使用

• 其中：
  • Image： 需要被映射修改的图像
  • Map： 映射矩阵
  • ImageMapped： 映射结果
• 可以看到核心在于 Map 矩阵如何定义和使用。
• Map 为和原始图像一样大小的 5 通道图像，第一个通道格式为 32 bits 深度int4 类型，表示的是每个需要被映射的图像像素位置对应的原始图像像素编号

这是一张宽度 3072 的图像的映射示例，每个像素的值表示的是原始图像的像素编号

• Map 的第2-5个通道的格式为 16 bits 的 uint2 类型，表示的是插值四个像素的占比，第一个通道指向的是四个相邻像素中左上角的一个
• 后四个通道指向的分别是四个比例：

• 用 uint2 表示比例的思路是四个数的和是 65535（可能会有1-2的误差），根据数值占 65535 的比例来决定四个像素的插值比例
• 每个通道的图像都看起来挺神奇的，这里展示一张示例图像

remap -> map_image {#remap-map-image}

• OpenCV 的 remap 需要两个 map 作为输入，可以在 C++ 中将这两个 map 转为 halcon 的 map

参考资料 {#参考资料}

• https://www.mvtec.com/doc/halcon/12/en/map_image.html

文章链接：
https://www.zywvvd.com/notes/coding/halcon/halcon-mapimage/halcon-mapimage/