cv2.getRotationMatrix2D()
图像的旋转矩阵一般为:
但是单纯的这个矩阵是在原点处进行变换的,为了能够在任意位置进行旋转变换,opencv采用了另一种方式:
为了构造这个矩阵,opencv提供了一个函数:
cv2.getRotationMatrix2D(),这个函数需要三个参数,旋转中心,旋转角度,旋转后图像的缩放比例,比如下例:
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('flower.jpg')
rows,cols = img.shape[:2]
#第一个参数旋转中心,第二个参数旋转角度,第三个参数:缩放比例
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),45,1)
#第三个参数:变换后的图像大小
res = cv2.warpAffine(img,M,(rows,cols))
plt.subplot(121)
plt.imshow(img)
plt.subplot(122)
plt.imshow(res)
cv2.warpAffine()
cv2.warpAffine(img,M,(rows,cols),flags=cv2.INTER_,borderMode=cv2.BORDER_REFLECT,borderValue=(255,255,255))
src - 输入图像。
M - 变换矩阵。
dsize - 输出图像的大小。
flags - 插值方法的组合(int 类型!)
borderMode - 边界像素模式(int 类型!)
borderValue - (重点!)边界填充值; 默认情况下,它为0。
上述参数中:M作为仿射变换矩阵,一般反映平移或旋转的关系,为InputArray类型的2×3的变换矩阵。
flages表示插值方式,默认为 flags=cv2.INTER_LINEAR,表示线性插值,此外还有:cv2.INTER_NEAREST(最近邻插值) cv2.INTER_AREA (区域插值) cv2.INTER_CUBIC(三次样条插值) cv2.INTER_LANCZOS4(Lanczos插值)
日常进行仿射变换时,在只设置前三个参数的情况下,如 cv2.warpAffine(img,M,(rows,cols))可以实现基本的仿射变换效果,但可以出现“黑边”现象,如图:
这对后续的处理往往造成很大的困扰,第六个参数可以选择填充的颜色,默认为黑色。在python中设置warpAffine的参数与c++中有所不同,必须指明参数的名称,具体如下:
c++中:warpAffine(src,img,M,Size(a,b),1,0,Scalar(255,255,255));
python中:
cv2.warpAffine(img,M,(rows,cols),flags=cv2.INTER_,borderMode=cv2.BORDER_REFLECT,borderValue=(255,255,255))
在python 中有一个好处是不必按顺序设置,直接指明所设置的参数即可,如将上述图片边界区域填充为白色:
cv2.warpAffine(img,M,(lengh,lengh),borderValue=(255,255,255))
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https://blog.csdn.net/weixin_41010198/article/details/88424163