在Python下利用OpenCV來旋轉(zhuǎn)圖像的教程

這里有一些互聯(lián)網(wǎng)上的教程來闡述怎么在OpenCV中使用仿射變換（affine transform）旋轉(zhuǎn)圖片--他們并沒有處理旋轉(zhuǎn)一個(gè)圖片里的矩形一般會(huì)把矩形的邊角切掉這一問題，所以產(chǎn)生的圖片需要修改。當(dāng)正確的使用一點(diǎn)代碼時(shí)，這是一點(diǎn)瑕疵。

def rotate_about_center(src, angle, scale=1.):
 w = src.shape[1]
 h = src.shape[0]
 rangle = np.deg2rad(angle) # angle in radians
 # now calculate new image width and height
 nw = (abs(np.sin(rangle)*h) + abs(np.cos(rangle)*w))*scale
 nh = (abs(np.cos(rangle)*h) + abs(np.sin(rangle)*w))*scale
 # ask OpenCV for the rotation matrix
 rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D((nw*0.5, nh*0.5), angle, scale)
 # calculate the move from the old center to the new center combined
 # with the rotation
 rot_move = np.dot(rot_mat, np.array([(nw-w)*0.5, (nh-h)*0.5,0]))
 # the move only affects the translation, so update the translation
 # part of the transform
 rot_mat[0,2] += rot_move[0]
 rot_mat[1,2] += rot_move[1]
 return cv2.warpAffine(src, rot_mat, (int(math.ceil(nw)), int(math.ceil(nh))), flags=cv2.INTER_LANCZOS4)

從原始圖像的中心到目標(biāo)圖像的中心，在旋轉(zhuǎn)中的仿射變換必須結(jié)合 仿射變換的平移。一個(gè)在平面中（2D）的仿射變換是一個(gè)2x2的矩陣A和一個(gè)平移的向量a-它取得原始點(diǎn)p = （x，y）到目標(biāo)：Ap + a.結(jié)合了兩次變換Ap + a和Bp+b，先做A然后是B，軟后得到了 B(Ap + a)+ b --另一個(gè)與矩陣BA和向量Ba + b的仿射變換。

在此情況下，我們正在把旋轉(zhuǎn)功能與平移合并。作為相似變換的平移具有2x2矩陣I與運(yùn)動(dòng)矢量m的特征，所以，以Ip + m表示，我們想首先平移到新的中心，飯后旋轉(zhuǎn)它，這樣，在應(yīng)用Ip + m 后我們旋轉(zhuǎn)Rp + r，產(chǎn)生Rp + Rm + r，這解釋了為什么我們不得不只增加兩個(gè)系數(shù)。

附言：悲哀地說，如果numpy把輸入的數(shù)據(jù)看作是矢量的矢量，而不是矩陣，那解釋了乘法算子不是矩陣乘法，所以，我們必須明確地寫入np.dot。

又附言：我們使用蘭索斯插值，這一般對(duì)擴(kuò)展有利而對(duì)把規(guī)?？s得非常小不利；考慮到應(yīng)用方面，我們應(yīng)該改編這個(gè)插值。

再附言：與Python的相互作用因cv2模塊而改善很多，但是因?yàn)閚umpy的坐標(biāo)不同于OpenCV，所以仍不可避免地有一些為完善之處。另外，因某個(gè)原因，OpenCV始終把各單元當(dāng)作度數(shù)而不是弧度使用，等等。就numpy而言，圖像陣列中的坐標(biāo)是以[y,x]次序存取的，如首先垂直向下增加，接著水平向右增加一樣。就OpenCV而言，大小用（寬度，高度）表示，次序正相反。

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