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opencv圖片的任意角度旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)示例

 更新時(shí)間:2021年06月22日 11:50:19   作者:笨笨的小棒棒  
這篇博客將介紹如何使用OpenCV旋轉(zhuǎn)圖像任意角度,實(shí)現(xiàn)各個(gè)角度的旋轉(zhuǎn),具有一定的參考價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

一 旋轉(zhuǎn)角度坐標(biāo)的計(jì)算

1.如果O點(diǎn)為圓心,則點(diǎn)P繞點(diǎn)O旋轉(zhuǎn)redian弧度之后,點(diǎn)P的坐標(biāo)變換為點(diǎn)Q的計(jì)算公式為:

Q.x=P.x*cos(redian)-P.y*sin(redian)

Q.y=P.x*sin(redian)+P.y*cos(redian)

redian表示的為弧度

弧度與角度的變換公式為:

redian=pi*180/angle

2. 如果O點(diǎn)不是圓心,則點(diǎn)P繞點(diǎn)O旋轉(zhuǎn)redian弧度之后,點(diǎn)P的坐標(biāo)變換為Q的計(jì)算公式如下:

Q.x=(P.x-O.x)*cos(redian)-(P.y-O.y)*sin(redian)+O.x

Q.y=(P.x-O.x)*sin(redian)+(P.y-O.y)*cos(redian)+O.y

二 旋轉(zhuǎn)任意角度的步驟

1.首先默認(rèn)旋轉(zhuǎn)45度時(shí),所擴(kuò)展的圖像最大,即為根號(hào)2倍的長(zhǎng)或?qū)挼淖畲笾?將圖像填充到可能達(dá)到的最大

2 使用getRotationMatrix2D函數(shù)求取旋轉(zhuǎn)矩陣,使用warpAffine函數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣

3 求旋轉(zhuǎn)之后包括圖像的最大的矩形

4 刪除多余的黑色邊框

三 實(shí)現(xiàn)

#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
 
using namespace cv;
 
void rotate_arbitrarily_angle(Mat &src,Mat &dst,float angle)
{
    float radian = (float) (angle /180.0 * CV_PI);
 
    //填充圖像
    int maxBorder =(int) (max(src.cols, src.rows)* 1.414 ); //即為sqrt(2)*max
    int dx = (maxBorder - src.cols)/2;
    int dy = (maxBorder - src.rows)/2;
    copyMakeBorder(src, dst, dy, dy, dx, dx, BORDER_CONSTANT);
 
    //旋轉(zhuǎn)
    Point2f center( (float)(dst.cols/2) , (float) (dst.rows/2));
    Mat affine_matrix = getRotationMatrix2D( center, angle, 1.0 );//求得旋轉(zhuǎn)矩陣
    warpAffine(dst, dst, affine_matrix, dst.size());
 
    //計(jì)算圖像旋轉(zhuǎn)之后包含圖像的最大的矩形
    float sinVal = abs(sin(radian));
    float cosVal = abs(cos(radian));
    Size targetSize( (int)(src.cols * cosVal +src.rows * sinVal),
                     (int)(src.cols * sinVal + src.rows * cosVal) );
 
    //剪掉多余邊框
    int x = (dst.cols - targetSize.width) / 2;
    int y = (dst.rows - targetSize.height) / 2;
    Rect rect(x, y, targetSize.width, targetSize.height);
    dst = Mat(dst,rect);
}
 
int main() {
    cv::Mat src=cv::imread("../3.png");
    cv::Mat dst;
    rotate_arbitrarily_angle(src,dst,30);
    cv::imshow("src",src);
    cv::imshow("dst",dst);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

原圖

繞中心點(diǎn)旋轉(zhuǎn)30度的結(jié)果

需要注意的是該方法僅適用于水平圖像旋轉(zhuǎn)到有角度的圖像,至于可以隨意旋轉(zhuǎn)角度的方法我現(xiàn)在還不知道如何完成,以后有機(jī)會(huì)再做.

以上做法還有個(gè)最大的缺點(diǎn)是在旋轉(zhuǎn)之后像素大小發(fā)生了變化,如果你要對(duì)像素操作就會(huì)產(chǎn)生很多問(wèn)題,接下來(lái)的代碼會(huì)將像素固定下來(lái),不過(guò)也是針對(duì)旋轉(zhuǎn)到一定角度之后再返回到水平位置的代碼,具有很大的局限性,研究明白之后再更新其他情況

cv::Mat rotate_arbitrarily_angle1(cv::Mat matSrc, float angle, bool direction,int height,int width) {
    float theta = angle * CV_PI / 180.0;
    int nRowsSrc = matSrc.rows;
    int nColsSrc = matSrc.cols; // 如果是順時(shí)針旋轉(zhuǎn)
    if (!direction) theta = 2 * CV_PI - theta; // 全部以逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)來(lái)計(jì)算
    // 逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)矩陣
    float matRotate[3][3]{ {
                                   std::cos(theta), -std::sin(theta), 0},
                           {std::sin(theta), std::cos(theta), 0 },
                           {0, 0, 1} };
 
    float pt[3][2]{
            { 0, nRowsSrc },
            {nColsSrc, nRowsSrc},
            {nColsSrc, 0} };
 
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        float x = pt[i][0] * matRotate[0][0] + pt[i][1] * matRotate[1][0];
        float y = pt[i][0] * matRotate[0][1] + pt[i][1] * matRotate[1][1];
        pt[i][0] = x; pt[i][1] = y;
    }
    // 計(jì)算出旋轉(zhuǎn)后圖像的極值點(diǎn)和尺寸
    float fMin_x = std::min(std::min(std::min(pt[0][0], pt[1][0]), pt[2][0]), (float)0.0);
    float fMin_y = std::min(std::min(std::min(pt[0][1], pt[1][1]), pt[2][1]), (float)0.0);
    float fMax_x = std::max(std::max(std::max(pt[0][0], pt[1][0]), pt[2][0]), (float)0.0);
    float fMax_y = std::max(std::max(std::max(pt[0][1], pt[1][1]), pt[2][1]), (float)0.0);
    int nRows = cvRound(fMax_y - fMin_y + 0.5) + 1;
    int nCols = cvRound(fMax_x - fMin_x + 0.5) + 1;
    int nMin_x = cvRound(fMin_x + 0.5);
    int nMin_y = cvRound(fMin_y + 0.5);
    // 拷貝輸出圖像
    cv::Mat matRet(nRows, nCols, matSrc.type(), cv::Scalar(0));
    for (int j = 0; j < nRows; j++) {
        for (int i = 0; i < nCols; i++) {
            // 計(jì)算出輸出圖像在原圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)的坐標(biāo),然后復(fù)制該坐標(biāo)的灰度值
            // 因?yàn)槭悄鏁r(shí)針轉(zhuǎn)換,所以這里映射到原圖像的時(shí)候可以看成是,輸出圖像
            // 到順時(shí)針旋轉(zhuǎn)到原圖像的,而順時(shí)針旋轉(zhuǎn)矩陣剛好是逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)矩陣的轉(zhuǎn)置
            // 同時(shí)還要考慮到要把旋轉(zhuǎn)后的圖像的左上角移動(dòng)到坐標(biāo)原點(diǎn)。
            int x = (i + nMin_x) * matRotate[0][0] + (j + nMin_y) * matRotate[0][1];
            int y = (i + nMin_x) * matRotate[1][0] + (j + nMin_y) * matRotate[1][1];
            if (x >= 0 && x < nColsSrc && y >= 0 && y < nRowsSrc) {
                matRet.at<uchar>(j, i) = matSrc.at<uchar>(y, x);
            }
        }
    }
    if(direction== false){//當(dāng)需要順時(shí)針旋轉(zhuǎn)回水平位置時(shí)   
        int x = (matRet.cols -width) / 2;
        int y = (matRet.rows -height) / 2;
 
        //width和height是水平條件下圖像的寬高   
        cv::Rect rect(x, y, width, height);
        matRet = cv::Mat(matRet,rect);
    }
    return matRet;
}

到此這篇關(guān)于opencv圖片的任意角度旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)示例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)opencv圖片任意角度旋轉(zhuǎn)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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