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OpenCV:python图像旋转,cv2.getRotationMatrix2D 和 cv2.warpAffine 函数_opencv getrotationmatrix2d angle参数

opencv getrotationmatrix2d angle参数

前言

        仅供个人学习用,如果对各位朋友有参考价值,给个赞或者收藏吧 ^_^

一. cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

1.1 参数说明 

parameters

center:旋转中心坐标,是一个元组参数(col, row)

angle:旋转角度,旋转方向,负号为逆时针,正号为顺时针

scale:旋转后图像相比原来的缩放比例,1为等比例缩放

returns返回一个2*3的旋转(变换)矩阵,因为变换矩阵第三行形式固定,所以忽略。

returns:返回下面的2*3行列式,注:α=cosθ,β=sinθ

还是不太懂的话参考:cv2.getRotationMatrix2D的旋转矩阵的正确形式-CSDN博客

二、cv2.warpAffine(src, M, dsize, dst, flags, borderMode, borderValue) 

2.1 参数说明 

parameters

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(线性插值)。
borderMode:边界像素模式。
borderValue:边界填充值,用于边界外的像素。

returns返回旋转后的图像

2.2 flags 值说明 

三、举例

 3.1 demo

  1. import cv2 as cv
  2. import numpy as np
  3. import matplotlib.pyplot as plt
  4. img = cv.imread('E:/Desktop/jianli/lenna.png')
  5. img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)
  6. (h, w) = img.shape[:2]
  7. print('原图像的高和宽', h, w)
  8. (cX, cY) = (w // 2, h // 2)
  9. M = cv.getRotationMatrix2D((cX, cY), -45, 1.0)
  10. print('旋转矩阵:\n', M)
  11. rotate0 = cv.warpAffine(src=img, M=M, dsize=(h, w))
  12. cos = np.abs(M[0, 0])
  13. sin = np.abs(M[0, 1])
  14. nH = int((h*cos) + (w*sin))
  15. nW = int((h*sin) + (w*cos))
  16. print('新图像的高和宽', nH, nW)
  17. rotate1 = cv.warpAffine(img, M, (nW, nH))
  18. # 调整旋转矩阵的中心以平移到中心显示全图
  19. M[0, 2] += (nW/2) - cX
  20. M[1, 2] += (nH/2) - cY
  21. rotate2 = cv.warpAffine(img, M, (nW, nH))
  22. print('中心点平移后的旋转矩阵:\n', M)
  23. # 显示图像
  24. plt.subplot(1, 3, 1), plt.imshow(rotate0, 'gray'), plt.title('rotate0')
  25. plt.subplot(1, 3, 2), plt.imshow(rotate1, 'gray'), plt.title('rotate1')
  26. plt.subplot(1, 3, 3), plt.imshow(rotate2, 'gray'), plt.title('rotate2')
  27. plt.show()

3.1.1  新图像的高和宽计算

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。

看了以下图就能知道为啥子这么计算啦

nH = int((h*cos) + (w*sin))
nW = int((h*sin) + (w*cos))

3.2 output

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