在前面實(shí)現(xiàn)了平移和縮放，還有一種常用的坐標(biāo)變換，那就是旋轉(zhuǎn)。比如拍攝的照片上傳到電腦里，再打開時(shí)發(fā)現(xiàn)人的頭在下面腳在上，這樣肯定看不了，那么就需要把這個(gè)照片旋轉(zhuǎn)180度才可以接受。由于旋轉(zhuǎn)變換，都是繞著點(diǎn)進(jìn)行運(yùn)動的，首先要找到軸的位置，默認(rèn)是原點(diǎn)（0，0），如果要指定點(diǎn)進(jìn)行，那么要采用前面的平移操作，即是把圖片移到這一點(diǎn)上，然后進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，再把它平移回來，這樣才可以完成。所以在這個(gè)操作過程里，就要多個(gè)矩陣進(jìn)行操作了，先要進(jìn)行平移矩陣相乘，再與旋轉(zhuǎn)矩陣相乘，最后與反向平移矩陣相乘。旋轉(zhuǎn)的操作都是使用角度方式來計(jì)算，因此要使用中學(xué)的知識—三角函數(shù)sin和cos等，如果對這些知識忘記了，可以回去復(fù)習(xí)一下中學(xué)知識，到這里就會發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)的知識是非常有用的，特別是中學(xué)的知識。一般會解出方案如下：

再加上齊次化，齊次化的目標(biāo)主要為了把平移操作統(tǒng)一到一個(gè)公式里，就可以把公式寫成這樣：

這個(gè)矩陣變換就是純旋轉(zhuǎn)的公式。一般情況下，會有平移和縮放一起操作，這樣單獨(dú)地去構(gòu)造這些矩陣就有些麻煩了，為了簡單起見，OpenCV提供了一個(gè)函數(shù)cv2.getRotationMatrix2D來完成這些操作，這個(gè)函數(shù)調(diào)用參數(shù)如下：

retval = cv.getRotationMatrix2D( center, angle, scale )

center是元組表示的旋轉(zhuǎn)中心點(diǎn)。

angle是用度表示的旋轉(zhuǎn)角度。

scale是縮放系數(shù)。

其實(shí)這個(gè)函數(shù)是計(jì)算這樣的矩陣：

所以在OpenCV里基本不需要自己去單獨(dú)計(jì)算縮放和旋轉(zhuǎn)的矩陣，調(diào)用此函數(shù)最簡單了。下面通過例子來演示旋轉(zhuǎn)的功能：

#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡軍生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579
#
import cv2
import numpy as np
 
#圖片的路徑
imgname = "img1.jpg"
 
#讀取圖片
image = cv2.imread(imgname, cv2.IMREAD_COLOR)
 
#圖片的高度和寬度
h,w = image.shape[:2]
 
#構(gòu)造縮放并旋轉(zhuǎn)的2X3的矩陣，然后調(diào)用warpAffine執(zhí)行
A1 = cv2.getRotationMatrix2D((w/2.0, h/2.0), 30, 0.5)
d1 = cv2.warpAffine(image, A1, (w, h), borderValue = 125)
 
#顯示操作之后的圖片
cv2.imshow("d1",d1)
 
#顯示圖像
cv2.imshow("image", image)
 
#等待用戶輸入，然后刪除所有窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結(jié)果如下：

左邊是旋轉(zhuǎn)并縮放的圖片，右邊是原圖。

上面的例子主要調(diào)用函數(shù)getRotationMatrix2D來構(gòu)造矩陣，然后調(diào)用函數(shù)warpAffine來執(zhí)行仿射變換操作。

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的使用OpenCV實(shí)現(xiàn)仿射變換—旋轉(zhuǎn)功能,希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網(wǎng)站的支持！
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