超詳細(xì)注釋之OpenCV旋轉(zhuǎn)圖像任意角度
上一篇博客介紹了 如何使用Python，OpenCV上下左右（或任意組合）平移圖像。這篇博客將介紹如何使用OpenCV旋轉(zhuǎn)圖像任意角度。并演示如何使用imutils庫(kù)中的兩個(gè)函數(shù)imutils.rotate和imutils.rotate_bound不丟失細(xì)節(jié)的旋轉(zhuǎn)圖像。
使用OpenCV應(yīng)用圖像旋轉(zhuǎn)時(shí)，有3種方法實(shí)現(xiàn)：
- cv2.getRotationMatrix2D 和 cv2.warpAffine；
- imutils.rotate 同方法1（可能局部丟失）；
- imutils.rotate_bound（完整~）；
1. 效果圖
原始圖如下，選取了我愛(ài)的穎寶明蘭劇照：
以圖像中心，逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)45度效果圖如下：
以圖像中心，順時(shí)針旋轉(zhuǎn)90度效果圖如下：
任意點(diǎn)(以10,10）為中心，逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)45度效果圖如下：
從上圖可以看到旋轉(zhuǎn)后有局部丟失。這表明OpenCV不會(huì)自動(dòng)為整個(gè)旋轉(zhuǎn)圖像分配空間，以適應(yīng)幀。如果希望在旋轉(zhuǎn)后使整個(gè)圖像適合視圖，則需要進(jìn)行優(yōu)化，計(jì)算并更改旋轉(zhuǎn)完的最小外接矩形寬度和高度。
優(yōu)化旋轉(zhuǎn)（不丟失局部）效果圖如下：
2. 原理
M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), 45, 1.0)
- (cX,cY): 旋轉(zhuǎn)的中心點(diǎn)坐標(biāo)
- 45: 旋轉(zhuǎn)的度數(shù)，正度數(shù)表示逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，而負(fù)度數(shù)表示順時(shí)針旋轉(zhuǎn)。
- 1.0：旋轉(zhuǎn)后圖像的大小，1.0原圖，2.0變成原來(lái)的2倍，0.5變成原來(lái)的0.5倍
注意： OpenCV不會(huì)自動(dòng)為整個(gè)旋轉(zhuǎn)圖像分配空間，以適應(yīng)幀。旋轉(zhuǎn)完可能有部分丟失。如果您希望在旋轉(zhuǎn)后使整個(gè)圖像適合視圖，則需要進(jìn)行優(yōu)化，使用imutils.rotate_bound.
3. 源碼
# 對(duì)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)
# USAGE
# python opencv_rotate.py
# 導(dǎo)入必要的包
import argparse
import cv2
import imutils
# 構(gòu)建命令行參數(shù)及解析
# --image 圖像路徑
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", type=str, default="zly1.jpg",
help="path to the input image")
args = vars(ap.parse_args())
# 從磁盤(pán)加載圖像并展示
image = cv2.imread(args["image"])
image = imutils.resize(image, width=300)
cv2.imshow("Original", image)
# 獲取圖像的維度，并計(jì)算中心
(h, w) = image.shape[:2]
(cX, cY) = (w // 2, h // 2)
# 逆時(shí)針以圖像中心旋轉(zhuǎn)45度
# - (cX,cY): 旋轉(zhuǎn)的中心點(diǎn)坐標(biāo)
# - 45: 旋轉(zhuǎn)的度數(shù)，正度數(shù)表示逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，而負(fù)度數(shù)表示順時(shí)針旋轉(zhuǎn)。
# - 1.0：旋轉(zhuǎn)后圖像的大小，1.0原圖，2.0變成原來(lái)的2倍，0.5變成原來(lái)的0.5倍
# OpenCV不會(huì)自動(dòng)為整個(gè)旋轉(zhuǎn)圖像分配空間，以適應(yīng)幀。旋轉(zhuǎn)完可能有部分丟失。如果您希望在旋轉(zhuǎn)后使整個(gè)圖像適合視圖，則需要進(jìn)行優(yōu)化，使用imutils.rotate_bound.
M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), 45, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))
cv2.imshow("Rotated by 45 Degrees", rotated)
# 逆時(shí)針以圖像中心旋轉(zhuǎn)-90度圖像
M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -90, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))
cv2.imshow("Rotated by -90 Degrees", rotated)
# 以任意點(diǎn)作為中心旋轉(zhuǎn)圖像
M = cv2.getRotationMatrix2D((10, 10), 45, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))
cv2.imshow("Rotated by Arbitrary Point", rotated)
# 使用imutils.rotata 一行代碼實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)
rotated = imutils.rotate(image, 180)
cv2.imshow("Rotated by 180 Degrees", rotated)
# 順時(shí)針旋轉(zhuǎn)33度，并保證圖像旋轉(zhuǎn)后完整~,確保整個(gè)圖都在視野范圍
rotated = imutils.rotate_bound(image, -33)
cv2.imshow("Rotated Without Cropping", rotated)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
參考 https://www.pyimagesearch.com/2021/01/20/opencv-rotate-image/
到此這篇關(guān)于超詳細(xì)注釋之OpenCV旋轉(zhuǎn)圖像任意角度的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV旋轉(zhuǎn)圖像內(nèi)容請(qǐng)搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！
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