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  • opencv正确的实现图像旋转

      

    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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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhaoyingjie/p/14858658.html
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