cv2.rotate

时间: 2023-10-18 12:04:31 浏览: 151
cv2.rotate是OpenCV库中的一个函数，用于对图像进行旋转操作。它接受三个参数：输入图像（src）、旋转角度（rotateCode）和输出图像（dst）。旋转角度可以选择90度、180度或270度。通过调用cv2.rotate函数，可以实现对图像进行旋转操作。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [【数字图像处理】旋转图像的几种方法](https://blog.csdn.net/LSJ944830401/article/details/107650459)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [opencv图像旋转和翻转，cv2.flip，cv2.rotate](https://blog.csdn.net/m0_51545690/article/details/123959372)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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cv2.imshow('rotate', img_rotate) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在这个例子中，我们首先读取了一张图片，并获取了它的行数和列数。然后，我们定义了旋转角度和旋转中心。接着，我们用cv2....

import os import cv2 import sys import math import random import imageio import numpy as np from scipy import misc, ndimage import matplotlib.pyplot as plt img_path = sys.argv[1] img = cv2.imread(img_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # 霍夫变换 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 0) rotate_angle = 0 for rho, theta in lines[0]: a = np.cos(theta) b = np.sin(theta) x0 = a * rho y0 = b * rho x1 = int(x0 + 1000 * (-b)) y1 = int(y0 + 1000 * (a)) x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) y2 = int(y0 - 1000 * (a)) if x1 == x2 or y1 == y2: continue t = float(y2 - y1) / (x2 - x1) rotate_angle = math.degrees(math.atan(t)) if rotate_angle > 45: rotate_angle = -90 + rotate_angle elif rotate_angle < -45: rotate_angle = 90 + rotate_angle print("rotate_angle : "+str(rotate_angle)) rotate_img = ndimage.rotate(img, rotate_angle) imageio.imsave('ssss.png',rotate_img) cv2.imshow("img", rotate_img) cv2.waitKey(0)

这是一些Python代码，主要功能是读取一张图片并进行边缘检测，需要调用opencv、scipy、numpy等库。首先通过sys.argv获取图片路径，然后读取并转换成灰度图，接着使用Canny方法检测边缘并返回结果。

程序执行提示UnboundLocalError: local variable 'thresh' referenced before assignment，优化程序def deal_threshold(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, binary_image = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) binary_image[binary_image == 255] = 1 edges = cv2.Canny(image, 50, 150) lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, threshold=90) sumang = 0 count = 0 if lines is not None: for line in lines: anglep = line[0][1] * 180 / np.pi if anglep > 90: anglep = 180 - anglep sumang += anglep count += 1 angle = sumang / count thresh = Image.fromarray(gray).rotate(angle) thresh = cv2.cvtColor(np.asarray(thresh), cv2.COLOR_BGR2GRAY) return thresh def process_images(input_folder, output_folder): os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) images = [] output_paths = [] for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"): image_path = os.path.join(input_folder, filename) images.append(cv2.imread(image_path)) output_paths.append(os.path.join(output_folder, filename)) for image, output_path in zip(images, output_paths): thresh = deal_threshold(image)

images.append(cv2.imread(image_path)) output_paths.append(os.path.join(output_folder, filename)) thresh = None # 初始化 thresh 变量 for image, output_path in zip(images, output_paths): new_...

cv::Mat src = cv::imread("image.jpg");cv::Mat dst;cv::rotate(src, dst, cv::ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE);用opencvsharp改写

Cv2.Rotate(src, dst, RotateFlags.Rotate90CounterClockwise); 在这个示例中，我们首先使用Cv2.ImRead函数加载了一张图像，并将其存储在src中。然后，我们创建了一个空的Mat对象dst，用于存储旋转后的图像。...

def deal_threshold(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) Imgaepil = Image.fromarray(gray) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) # 使用霍夫变换检测直线 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, threshold=70) sumang = 0 thresh = None if (lines is not None): for line in lines: anglep = line[0][1] * 180 / np.pi if (anglep > 90): anglep = 180 - anglep print(anglep) sumang = sumang + anglep angle = sumang / len(lines) thresh = Imgaepil.rotate(angle) return thresh def process_images(input_folder, output_folder): # 创建输出文件夹 os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) # 遍历输入文件夹中的图片 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png") or filename.endswith(".JPG"): # 读取图片 image_path = os.path.join(input_folder, filename) image = cv2.imread(image_path) # 处理图片 thresh = deal_threshold(image) # 保存处理后的图片 output_path = os.path.join(output_folder, filename) cv2.imwrite(output_path, thresh) print(f"Processed {filename}") # 指定输入文件夹和输出文件夹 input_folder = "img_out_binary" output_folder = "rotated_img" # 调用函数进行处理 process_images(input_folder, output_folder)，程序执行后提示 cv2.imwrite(output_path, thresh) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:783: error: (-215:Assertion failed) !_img.empty() in function 'cv::imwrite'，优化程序

在你的代码中，出现了一个错误，即 cv2.imwrite 报错：cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:783: error: (-215:Assertion failed) !...

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图片旋转 cv2 逆时针90度

在OpenCV (cv2) 中，你可以使用 cv2.rotate() 函数来旋转图片。如果你想将一张图片逆时针旋转90度，可以按照以下步骤操作： python import cv2 def rotate_image(image_path): # 加载图像 image = cv2....

import cv2 import numpy as np # 读取原始图像 img = cv2.imread('image.webp') # 缩放变换 scale_percent = 50 # 缩放比例 width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100) # 新图像宽度 height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100) # 新图像高度 dim = (width, height) resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA) # 旋转变换 angle = 45 # 旋转角度 rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((img.shape[1]/2, img.shape[0]/2), angle, 1) rotated = cv2.warpAffine(img, rotation_matrix, (img.shape[1], img.shape[0])) # 平移变换 x = 50 # 水平方向平移像素数 y = 100 # 垂直方向平移像素数 translation_matrix = np.float32([[1, 0, x], [0, 1, y]]) translated = cv2.warpAffine(img, translation_matrix, (img.shape[1], img.shape[0])) # 裁剪变换 x1 = 100 # 左上角横坐标 y1 = 100 # 左上角纵坐标 x2 = 300 # 右下角横坐标 y2 = 300 # 右下角纵坐标 cropped = img[y1:y2, x1:x2] # 镜像变换 mirrored = cv2.flip(img, 1) # 在同一个窗口内分成六个子窗口来分别显示原图和变换后的图像 cv2.namedWindow('Image', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.resizeWindow('Image', 700, 700) cv2.imshow('Image', np.vstack((img, resized, rotated, translated, cropped, mirrored))) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()优化这段代码，并显示结果图

rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((img.shape[1]/2, img.shape[0]/2), angle, 1) rotated = cv2.warpAffine(img, rotation_matrix, (img.shape[1], img.shape[0])) transformed_images.append(rotated)...

def rotateImage(src, degree): # 旋转中心为图像中心 h, w = src.shape[:2] # 计算二维旋转的仿射变换矩阵 # RotateMatrix = cv2.getRotationMatrix2D((w / 2.0, h / 2.0), degree, 1) if 65 < abs(degree) < 90: print(11) RotateMatrix = cv2.getRotationMatrix2D((w / 2.0, h / 2.0), degree * (4/5), 1) elif 0 < abs(degree) < 65: print(12) RotateMatrix = cv2.getRotationMatrix2D((w / 2.0, h / 2.0), degree/3, 1) # 仿射变换，背景色填充为白色；问题2 rotate = cv2.warpAffine(src, RotateMatrix, (w, h), borderValue=(50, 46, 65)) return rotate

在你的代码中，如果旋转角度的绝对值不在指定的范围内，就会导致变量 'RotateMatrix' 没有被赋值的情况。这可能是导致 'local variable 'RotateMatrix' referenced before assignment' 错误的原因。为了解决这个问题...

def process_image(image_path, output_folder): gray = cv2.imread(image_path) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, threshold=90) sum_angle = 0 count = 0 if lines is not None: for line in lines: rho, theta = line[0] angle = theta * 180 / np.pi sum_angle += angle count += 1 avg_angle = sum_angle / count rotated_image = rotate_image(gray, avg_angle) filename = os.path.basename(image_path) output_path = os.path.join(output_folder, filename) cv2.imwrite(output_path, rotated_image) def rotate_image(image, angle): height, width = image.shape[:2] center = (width // 2, height // 2) rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0) rotated_image = cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, (width, height)) return rotated_image input_folder = 'img_out_binary' output_folder = 'rotated_img' os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".JPG"): image_path = os.path.join(input_folder, filename) process_image(image_path, output_folder) 优化程序，使程序可以对图片文件名包含汉字的图片进行处理和保存

lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, threshold=90) sum_angle = 0 count = 0 if lines is not None: for line in lines: rho, theta = line[0] angle = theta * 180 / np.pi sum_angle += angle...

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