OpenCV圖像的旋轉(zhuǎn)是通過圖像的仿射變換來實現(xiàn)的，實現(xiàn)圖像的旋轉(zhuǎn)，分為三個步驟：

第一步：確定旋轉(zhuǎn)角度和旋轉(zhuǎn)中心。

第二步：確定旋轉(zhuǎn)矩陣。通過getRotationMatrix2D函數(shù)計算出。

第三步：通過仿射變換實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)。通過warpAffine函數(shù)實現(xiàn)。

一、getRotationMatrix2D函數(shù)

原型

CV_EXPORTS_W Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale);

功能：計算一個二維旋轉(zhuǎn)的仿射矩陣。

函數(shù)計算下面的矩陣：
$$[\left[\begin{array}{ccc}\alpha & \beta & (1?\alpha )?\text{center.x}?\beta ?\text{center.y}\\ ?\beta & \alpha & \beta ?\text{center.x}+(1?\alpha )?\text{center.y}\end{array}\right]]$$
此處：
$$[\begin{array}{l}\alpha =\text{scale}?\cos \text{angle},\\ \beta =\text{scale}?\sin \text{angle}\end{array}]$$
變換映射旋轉(zhuǎn)中心是到中心自己本身，如果這個不是目標(biāo)，調(diào)整偏移量。

參數(shù)釋義

• 參數(shù) center 源圖像中的旋轉(zhuǎn)中心
• 參數(shù) angle 讀書表示的旋轉(zhuǎn)角度.正值表示逆時針旋轉(zhuǎn) (坐標(biāo)原點假定在左上角).
• 參數(shù) scale 兩個軸的各向同性比例因子。1表示不縮放。

參考 getAffineTransform, warpAffine, transform

二、warpAffine函數(shù)

原型：

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

功能：對一個圖像實現(xiàn)一個仿射變換

當(dāng)設(shè)置標(biāo)志W(wǎng)ARP_INVERSE_MAP 的時候，函數(shù)warpAffine變換使用以下的矩陣來實現(xiàn)一個仿射變換：
$$[\text{dst}(x,y)=\text{src}({\text{M}}_{11}x+{\text{M}}_{12}y+{\text{M}}_{13},{\text{M}}_{21}x+{\text{M}}_{22}y+{\text{M}}_{23})]$$
否則，轉(zhuǎn)換首先使用invertAffineTransform進(jìn)行倒置，然后在上面的公式中代替M，函數(shù)不能就地轉(zhuǎn)換。

參數(shù)釋義

• 參數(shù) src 輸入圖像.
• 參數(shù) dst 輸出圖像，大小是dszie，類型和src相同 。
• 參數(shù) M 2*3的變換矩陣。
• 參數(shù) dsize 輸出圖像大小。
• 參數(shù) flags 插值方法的組合 (參見InterpolationFlags) 和可選的標(biāo)志 WARP_INVERSE_MAP 意味著M是逆變換.
• 參數(shù) borderMode 像素外推法 (參見 BorderTypes); 當(dāng)
  borderMode=#BORDER_TRANSPARENT, 意味著目標(biāo)圖像的像素對應(yīng)于原圖像中的“異常值”，并且不能被函數(shù)修改。
• 參數(shù) borderValue 固定邊緣情況下的值，默認(rèn)是0。

參見warpPerspective, resize, remap, getRectSubPix, transform

三、源碼示例

1.旋轉(zhuǎn)

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream>using namespace cv; using namespace std;int main() {Mat src = imread("D:\\OpenCVtest\\images\\juice.png", 1);if (src.empty()){cout << "could not load image..." << endl;return -1;}double rotate_angle = 15; //設(shè)置旋轉(zhuǎn)的角度Point2f rotate_center(src.rows / 2, src.cols / 2); // 設(shè)置旋轉(zhuǎn)中心Mat rotate_matrix = getRotationMatrix2D(rotate_center, rotate_angle, 1); //計算旋轉(zhuǎn)矩陣Size dstSize(src.cols, src.rows);Mat image_dst;warpAffine(src, image_dst, rotate_matrix, dstSize ); // 仿射變換imshow("源圖像", src);imshow("仿射變換0", image_dst);waitKey();return 0; }

運行結(jié)果：

2.三點映射

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream>using namespace cv; using namespace std;int main() {Mat src = imread("D:\\OpenCVtest\\images\\juice.png", 1);if (src.empty()){cout << "could not load image..." << endl;return -1;}Size dstSize(src.cols, src.rows);// 定義三個點Point2f srcPoints[3];Point2f dstPoints[3];srcPoints[0] = Point2f(0, 0);srcPoints[1] = Point2f(0, (float)(src.cols-1));srcPoints[2] = Point2f(float(src.rows-1), (float)(src.cols - 1));// 變換后的三個點dstPoints[0] = Point2f((float)(src.rows)*0.15, (float)(src.cols)*0.25);dstPoints[1] = Point2f((float)(src.rows) * 0.25, (float)(src.cols) * 0.65);dstPoints[2] = Point2f((float)(src.rows) * 0.70, (float)(src.cols) * 0.70);// 根據(jù)對應(yīng)點求仿射矩陣Mat rotate_matrx_1 = getAffineTransform(srcPoints, dstPoints);Mat image_warp;warpAffine(src, image_warp, rotate_matrx_1, dstSize);imshow("源圖像", src);imshow("三點映射仿射變換", image_warp);waitKey();return 0; }

運行結(jié)果：

總結(jié)

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