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
johnny23330 分钟前
AI工作流编排平台
人工智能
百***35481 小时前
DeepSeek在情感分析中的细粒度识别
人工智能
Qzkj6661 小时前
从规则到智能:企业数据分类分级的先进实践与自动化转型
大数据·人工智能·自动化
weixin79893765432...2 小时前
React + Fastify + DeepSeek 实现一个简单的对话式 AI 应用
人工智能·react.js·fastify
大千AI助手2 小时前
概率单位回归(Probit Regression)详解
人工智能·机器学习·数据挖掘·回归·大千ai助手·概率单位回归·probit回归
狂炫冰美式3 小时前
3天,1人,从0到付费产品:AI时代个人开发者的生存指南
前端·人工智能·后端
LCG元3 小时前
垂直Agent才是未来:详解让大模型"专业对口"的三大核心技术
人工智能
我不是QI3 小时前
周志华《机器学习—西瓜书》二
人工智能·安全·机器学习
操练起来4 小时前
【昇腾CANN训练营·第八期】Ascend C生态兼容:基于PyTorch Adapter的自定义算子注册与自动微分实现
人工智能·pytorch·acl·昇腾·cann
KG_LLM图谱增强大模型4 小时前
[500页电子书]构建自主AI Agent系统的蓝图:谷歌重磅发布智能体设计模式指南
人工智能·大模型·知识图谱·智能体·知识图谱增强大模型·agenticai