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opencv正确的实现图像旋转
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OpenCV中的图像旋转 OpenCV主要使用getRotationMatrix2D()来得到变换矩阵（getRotationMatrix2D的计算方式与上一节的推导一致，大家可以参看函数解释推导一下），再使用warpAffine()来实现图像旋转。代码如下 def rotate(image, angle, center=None, scale=1.0): # grab the dimensions of the image (h, w) = image.shape[:2] # if the center is None, initialize it as the center of # the image if center is None: center = (w // 2, h // 2) # perform the rotation M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h)) # return the rotated image return rotated
现在我们来旋转一只小鸟。
使用OpenCV的方法旋转结果如下所示：
可以看到当旋转矩形涂向师，旋转后原图大量信息丢失了。在有些时候我们并不想要这种信息的丢失（比如在深度学习数据增强的时候）。 现在我改写一下上面的代码，来使矩形图片可以正确的旋转，不丢失信息。代码如下： def rotate_bound(image, angle): # grab the dimensions of the image and then determine the # center (h, w) = image.shape[:2] (cX, cY) = (w / 2, h / 2) # grab the rotation matrix (applying the negative of the # angle to rotate clockwise), then grab the sine and cosine # (i.e., the rotation components of the matrix) M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), angle, 1.0) cos = np.abs(M[0, 0]) sin = np.abs(M[0, 1]) # compute the new bounding dimensions of the image nW = int((h * sin) + (w * cos)) nH = int((h * cos) + (w * sin)) # adjust the rotation matrix to take into account translation M[0, 2] += (nW / 2) - cX M[1, 2] += (nH / 2) - cY # perform the actual rotation and return the image return cv2.warpAffine(image, M, (nW, nH))
在计算出旋转变换矩阵M后，计算一下可以正常包含旋转后图像的外接矩形框的长和宽，然后计算外接矩形框的中心和原矩形框中心的距离，最后将旋转后的图像中心移到新的外接矩形框的中心。 结果如下：
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