翻译：HUNNISH, 阿须数码
InitLineIterator
初始化线段迭代器
int cvInitLineIterator( const CvArr* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvLineIterator* line_iterator, int connectivity=8 );
image 带线段的图像. pt1 线段起始点 pt2 线段结束点 line_iterator 指向线段迭代器结构的指针 connectivity 被扫描线段的连通数，4 或 8.
函数 cvInitLineIterator 初始化线段迭代器，并返回两点之间的象素点数目。两个点必须在图像内。当迭代器初始化后，连接两点的光栅线上所有点，都可以连续通过调用 CV_NEXT_LINE_POINT 来得到。线段上的点是使用 4－连通或8－连通利用 Bresenham 算法逐点计算的。
例子：使用线段迭代器计算彩色线上象素值的和CvScalar sum_line_pixels( IplImage* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2 ) { CvLineIterator iterator; int blue_sum = 0, green_sum = 0, red_sum = 0; int count = cvInitLineIterator( image, pt1, pt2, &iterator, 8 ); for( int i = 0; i < count; i++ ){ blue_sum += iterator.ptr[0]; green_sum += iterator.ptr[1]; red_sum += iterator.ptr[2]; CV_NEXT_LINE_POINT(iterator); /* print the pixel coordinates: demonstrates how to calculate the coordinates */ { int offset, x, y; /* assume that ROI is not set, otherwise need to take it into account. */ offset = iterator.ptr - (uchar*)(image->imageData); y = offset/image->widthStep; x = (offset - y*image->widthStep)/(3*sizeof(uchar) /* size of pixel */); printf("(%d,%d)\n", x, y ); } } return cvScalar( blue_sum, green_sum, red_sum ); } SampleLine
将光栅线读入缓冲区
int cvSampleLine( const CvArr* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2, void* buffer, int connectivity=8 );
image 带线段图像 pt1 起点 pt2 终点 buffer 存储线段点的缓存区，必须有足够大小来存储点 max( |pt2.x-pt1.x|+1, |pt2.y-pt1.y|+1 ) ：8－连通情况下，以及 |pt2.x-pt1.x|+|pt2.y-pt1.y|+1 ： 4－连通情况下. connectivity The line connectivity, 4 or 8.
函数 cvSampleLine 实现了线段迭代器的一个特殊应用。它读取由两点 pt1 和 pt2 确定的线段上的所有图像点，包括终点，并存储到缓存中。
GetRectSubPix从图像中提取象素矩形，使用子象素精度
void cvGetRectSubPix( const CvArr* src, CvArr* dst, CvPoint2D32f center );
src 输入图像. dst 提取的矩形. center 提取的象素矩形的中心，浮点数坐标。中心必须位于图像内部.
函数 cvGetRectSubPix 从图像 src 中提取矩形:
dst(x, y) = src(x + center.x - (width(dst)-1)*0.5, y + center.y - (height(dst)-1)*0.5)
其中非整数象素点坐标采用双线性差值提取。对多通道图像，每个通道独立单独完成提取。矩形中心必须位于图像内部，而整个矩形可以部分不在图像内。这种情况下，复制的边界模识用来得到图像边界外的象素值（Hunnish:令人费解）
GetQuadrangleSubPix提取象素四边形，使用子象素精度
void cvGetQuadrangleSubPix( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* map_matrix, int fill_outliers=0, CvScalar fill_value=cvScalarAll(0) );
src 输入图像. dst 提取的四边形. map_matrix 3 × 2 变换矩阵 [A|b] （见讨论）. fill_outliers 该标志位指定是否对原始图像边界外面的象素点使用复制模式(fill_outliers=0)进行差值或者将其设置为指定值(fill_outliers=1)。 fill_value 对原始图像边界外面的象素设定固定值，当 fill_outliers=1.
函数 cvGetQuadrangleSubPix 从图像 src 中提取四边形，使用子象素精度，并且将结果存储于 dst ,计算公式是：
dst(x+width(dst)/2, y+height(dst)/2)= src( A11x+A12y+b1, A21x+A22y+b2), where A and b are taken from map_matrix | A11 A12 b1 | map_matrix = | | | A21 A22 b2 |
其中在非整数坐标 A•(x,y)T+b 的象素点值通过双线性变换得到。多通道图像的每一个通道都单独计算.
例子：使用 cvGetQuadrangleSubPix 进行图像旋转#include "cv.h" #include "highgui.h" #include "math.h" int main( int argc, char** argv ) { IplImage* src; /* the first command line parameter must be image file name */ if( argc==2 && (src = cvLoadImage(argv[1], -1))!=0) { IplImage* dst = cvCloneImage( src ); int delta = 1; int angle = 0; cvNamedWindow( "src", 1 ); cvShowImage( "src", src ); for(;;) { float m[6]; double factor = (cos(angle*CV_PI/180.) + 1.1)*3; CvMat M = cvMat( 2, 3, CV_32F, m ); int w = src->width; int h = src->height; m[0] = (float)(factor*cos(-angle*2*CV_PI/180.)); m[1] = (float)(factor*sin(-angle*2*CV_PI/180.)); m[2] = w*0.5f; m[3] = -m[1]; m[4] = m[0]; m[5] = h*0.5f; cvGetQuadrangleSubPix( src, dst, &M, 1, cvScalarAll(0)); cvNamedWindow( "dst", 1 ); cvShowImage( "dst", dst ); if( cvWaitKey(5) == 27 ) break; angle = (angle + delta) % 360; } } return 0; } Resize
图像大小变换
void cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation=CV_INTER_LINEAR );
src 输入图像. dst 输出图像. interpolation 差值方法: CV_INTER_NN - 最近邻差值, CV_INTER_LINEAR - 双线性差值 (缺省使用) CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样。当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大是，类似于 CV_INTER_NN 方法.. CV_INTER_CUBIC - 立方差值.
函数 cvResize 将图像 src 改变尺寸得到与 dst 同样大小。若设定 ROI，函数将按常规支持 ROI.
WarpAffine对图像做仿射变换
void cvWarpAffine( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* map_matrix, int flags=CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS, CvScalar fillval=cvScalarAll(0) );
src 输入图像. dst 输出图像. map_matrix 2×3 变换矩阵 flags 差值方法与开关选项： CV_WARP_FILL_OUTLIERS - 填充所有缩小图像的象素。如果部分象素落在输入图像的边界外，那么它们的值设定为 fillval. CV_WARP_INVERSE_MAP - 指定 matrix 是输出图像到输入图像的反变换，因此可以直接用来做象素差值。否则, 函数从 map_matrix 得到反变换。 fillval 用来填充边界外面的值
函数 cvWarpAffine 利用下面指定的矩阵变换输入图像：
dst(x',y')<-src(x,y) 如果没有指定 CV_WARP_INVERSE_MAP ， (x',y')T=map_matrix•(x,y,1)T+b , 否则， (x, y)T=map_matrix•(x',y&apos,1)T+b
函数与 cvGetQuadrangleSubPix 类似，但是不完全相同。 cvWarpAffine 要求输入和输出图像具有同样的数据类型，有更大的资源开销（因此对大图像不太合适）而且输出图像的部分可以保留不变。而 cvGetQuadrangleSubPix 可以精确地从8位图像中提取四边形到浮点数缓存区中，具有比较小的系统开销，而且总是全部改变输出图像的内容。
要变换稀疏矩阵，使用 cxcore 中的函数 cvTransform 。
2DRotationMatrix计算二维旋转的仿射变换矩阵
CvMat* cv2DRotationMatrix( CvPoint2D32f center, double angle, double scale, CvMat* map_matrix );
center 输入图像的旋转中心 angle 旋转角度（度）。正值表示逆时针旋转(坐标原点假设在左上角). scale 各项同性的尺度因子 map_matrix 输出 2×3 矩阵的指针
函数 cv2DRotationMatrix 计算矩阵:
[ α β | (1-α)*center.x - β*center.y ] [ -β α | β*center.x + (1-α)*center.y ] where α=scale*cos(angle), β=scale*sin(angle)
该变换映射旋转中心到它本身。如果这不是目的的话，应该调整平移（Hunnish: 这段话令人费解：The transformation maps the rotation center to itself. If this is not the purpose, the shift should be adjusted）
WarpPerspective对图像进行透视变换
void cvWarpPerspective( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* map_matrix, int flags=CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS, CvScalar fillval=cvScalarAll(0) );
src 输入图像. dst 输出图像. map_matrix 3×3 变换矩阵 flags 差值方法的开关选项: CV_WARP_FILL_OUTLIERS - 填充所有缩小图像的象素。如果部分象素落在输入图像的边界外，那么它们的值设定为 fillval. CV_WARP_INVERSE_MAP - 指定 matrix 是输出图像到输入图像的反变换，因此可以直接用来做象素差值。否则, 函数从 map_matrix 得到反变换。 fillval 用来填充边界外面的值
函数 cvWarpPerspective 利用下面指定矩阵变换输入图像：
dst(x',y')<-src(x,y) 若指定 CV_WARP_INVERSE_MAP， (tx',ty',t)T=map_matrix•(x,y,1)T+b 否则， (tx, ty, t)T=map_matrix•(x',y&apos,1)T+b
要变换稀疏矩阵，使用 cxcore 中的函数 cvTransform 。
WarpPerspectiveQMatrix用4个对应点计算透视变换矩阵
CvMat* cvWarpPerspectiveQMatrix( const CvPoint2D32f* src, const CvPoint2D32f* dst, CvMat* map_matrix );
src 输入图像的四边形的4个点坐标 dst 输出图像的对应四边形的4个点坐标 map_matrix 输出的 3×3 矩阵
函数 cvWarpPerspectiveQMatrix 计算透视变换矩阵，使得：
(tix'i,tiy'i,ti)T=matrix•(xi,yi,1)T
where dst(i)=(x'i,y'i), src(i)=(xi,yi), i=0..3.
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