opencv中图像旋转—getRotationMatrix2D和warpAffine

API介绍

getRotationMatrix2D:生成旋转矩阵

cpp 复制代码
Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale);

center:旋转的中心点坐标。

angle:顺时针旋转的角度。

scale:图像缩放比例。

warpAffine:仿射变换

cpp 复制代码
void warpAffine(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags = INTER_LINEAR, int borderMode = BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue = Scalar());

src:原始图像。

dst:输出图像。

M:变换矩阵,这里是由getRotationMatrix2D生成的旋转矩阵。

dsize:输出图像的大小。

flags:插值方法,通常使用INTER_LINEAR。

borderMode:边界像素模式。

borderValue:边界填充值,用于边界外的像素。

示例1

cpp 复制代码
void QuickDemo::rotato_demo(Mat &image) {
	Mat dst, M;
	int  w = image.cols;
	int h = image.rows;
	M = getRotationMatrix2D(Point2f(w / 2, h / 2), 45, 1.0);//旋转矩阵,围绕图像中心旋转45°
	warpAffine(image, dst, M, image.size(),INTER_LINEAR,0,Scalar(0,0,255));
	
	imshow("旋转45度", dst);
	imwrite("C:/Users/Desktop/opencv-0/warpAffine45.png",dst);
}

示例2

cpp 复制代码
void QuickDemo::rotato_demo(Mat &image) {
	Mat dst, M;
	int  w = image.cols;
	int h = image.rows;
	M = getRotationMatrix2D(Point2f(w / 2, h / 2), 100, 1.0);//旋转矩阵,围绕图像中心旋转45°
	warpAffine(image, dst, M, image.size(),INTER_LINEAR,0,Scalar(0,0,255));
	
	imshow("旋转100度", dst);
	imwrite("C:/Users/Desktop/opencv-0/warpAffine45.png",dst);
}

怎么计算新图像的宽度高度

计算经过仿射变换或旋转后新图像的宽度和高度,尤其是在旋转图像时保持图像的完整性而不裁剪任何部分,需要一些几何计算。
假设原图像的宽度为W,高度为H,旋转角度为theta,旋转后图像的新宽度W'和新高度H'。
1、将角度转换为弧度 **:**

因为大多数数学函数使用弧度制,

cpp 复制代码
theta_r=pi*theta/180;

2、计算四个角点旋转后的位置:

先确定原图像的四个角点的坐标,然后根据旋转公式计算旋转后每个点的新坐标。旋转公式为:
其中,(x, y)是原始坐标,(x', y')是旋转后的坐标。
3、计算新宽度和高度:

旋转后四个角点的最大和最小x、y坐标值之间的差分别给出了新图像的宽度W'和高度H'。

示例3

cpp 复制代码
void QuickDemo::rotato_demo(Mat &image) {
	Mat dst, M;
	int  w = image.cols;
	int h = image.rows;
	M = getRotationMatrix2D(Point2f(w / 2, h / 2), 45, 1.0);//旋转矩阵,围绕图像中心旋转45°
	double sin = abs(M.at<double>(0, 1));
	double cos = abs(M.at<double>(0, 0));
	int nw = cos*w + sin*h;//新宽度
	int nh = sin*w + cos*h;//新高度
	M.at<double>(0, 2) = M.at<double>(0, 2) + (nw / 2 - w / 2);
	M.at<double>(1, 2) = M.at<double>(1, 2) + (nh / 2 - h / 2);

	//warpAffine(image, dst, M, image.size(),INTER_LINEAR,0,Scalar(0,0,255));
	warpAffine(image, dst, M, Size(nw,nh), INTER_LINEAR, 0, Scalar(0, 0, 255));
	imshow("旋转45度", dst);
	imwrite("C:/Users/Desktop/opencv-0/warpAffine2.png",dst);
}

示例4

cpp 复制代码
void QuickDemo::rotato_demo(Mat &image) {
	Mat dst, M;
	int  w = image.cols;
	int h = image.rows;
	M = getRotationMatrix2D(Point2f(w / 2, h / 2), 100, 1.0);//旋转矩阵,围绕图像中心旋转100°
	double sin = abs(M.at<double>(0, 1));
	double cos = abs(M.at<double>(0, 0));
	int nw = cos*w + sin*h;//新宽度
	int nh = sin*w + cos*h;//新高度
	M.at<double>(0, 2) = M.at<double>(0, 2) + (nw / 2 - w / 2);
	M.at<double>(1, 2) = M.at<double>(1, 2) + (nh / 2 - h / 2);

	//warpAffine(image, dst, M, image.size(),INTER_LINEAR,0,Scalar(0,0,255));
	warpAffine(image, dst, M, Size(nw,nh), INTER_LINEAR, 0, Scalar(0, 0, 255));
	imshow("旋转100度", dst);
	imwrite("C:/Users/Desktop/opencv-0/warpAffine2.png",dst);
}
相关推荐
冬奇Lab2 分钟前
Agent系列(三):Plan-and-Solve——先想清楚,再动手
人工智能·llm·agent
冬奇Lab5 分钟前
每日一个开源项目 #110:ai-engineering-from-scratch - 从零构建 AI 工程全栈能力
人工智能·深度学习·llm
夜郎king6 分钟前
基于 Trae Solo 的 Ant 遗留项目编译方案 —— 以 BaseformEpanet 为例
人工智能·trae solo·水力模型·java水力模型编译
测试员周周8 分钟前
【Appium 系列】第20节-测试项目结构设计 — 从脚本到工程
人工智能·数据挖掘·回归·单元测试·appium·测试用例·测试覆盖率
还是叫明12 分钟前
C#使用YOLO26进行图像识别(目标检测)
opencv·yolo·目标检测·c#
IT_陈寒13 分钟前
SpringBoot自动配置偷偷给我埋了个坑
前端·人工智能·后端
一切皆是因缘际会13 分钟前
AI 从 “模仿智能” 到 “重构世界” 的范式跃迁
大数据·人工智能·深度学习·重构·架构
Are_You_Okkk_15 分钟前
无需配环境、不受设备限!MonkeyCode重新定义研发
大数据·人工智能·开源·团队开发·ai编程
kyraaa116 分钟前
618智能灭蚊器什么牌子好?电灭蚊灯哪个牌子好用?综合测评希亦、绳池等10大热门灭蚊灯品牌!
大数据·人工智能·python
deephub17 分钟前
推理 → 行动 → 观察:用 LangChain + Python 实现一个智能体循环
人工智能·python·langchain·大语言模型·agent