m=cv2.getRotationMatrix2D((widsh/2,height/2),30,0.5)

时间: 2024-03-30 08:34:07 浏览: 78
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矩阵运算Matrix2D

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这段代码使用OpenCV的函数cv2.getRotationMatrix2D()来创建一个旋转矩阵。具体来说，它输入一个旋转中心点（widsh/2,height/2）、旋转角度（30度）和缩放因子（0.5），然后返回一个旋转矩阵m，该矩阵可以应用于图像以实现旋转和缩放操作。此函数中的旋转角度是以逆时针方向为正方向的。
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cv2.getRotationMatrix2D()生成旋转矩阵，cv2.warpAffine()或cv2.warpPerspective()可以实现图像的旋转。例如，rotated_img = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))将图像按矩阵M旋转。...

解释# 旋转 elif method == 'rotation': a = random.uniform(-45, 45) R = cv2.getRotationMatrix2D(angle=a, center=(width / 2, height / 2), scale=1) img = cv2.warpAffine(img, R, dsize=(width, height), borderValue=(114, 114, 114))

接下来，代码使用cv2.getRotationMatrix2D()函数生成一个旋转矩阵R，该矩阵用于将图像旋转指定的角度和中心点。 最后，代码使用cv2.warpAffine()函数将原始图像img应用旋转矩阵R，生成旋转后的图像，并将其存储在...

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...

Cv2.GetRotationMatrix2D 实例

下面是使用cv2.GetRotationMatrix2D旋转图像的示例： python import cv2 # 加载图像 image = cv2.imread("image.jpg") # 获取图像的中心点和旋转角度 (height, width) = image.shape[:2] center = (width / 2...

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)...

opencvsharp Cv2.GetRotationMatrix2D().Transform()实例

以下是使用OpencvSharp中Cv2.GetRotationMatrix2D().Transform()方法的示例： using OpenCvSharp; namespace OpencvSharpDemo { class Program { static void Main(string[] args) { Mat src = new Mat(...

解释代码 def _rotate_img_bbox(self, img, bboxes, angle=5, scale=1.): w = img.shape[1] h = img.shape[0] rangle = np.deg2rad(angle) # now calculate new image width and height nw = (abs(np.sin(rangle) * h) + abs(np.cos(rangle) * w)) * scale nh = (abs(np.cos(rangle) * h) + abs(np.sin(rangle) * w)) * scale rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D((nw * 0.5, nh * 0.5), angle, scale) rot_move = np.dot(rot_mat, np.array([(nw - w) * 0.5, (nh - h) * 0.5, 0])) rot_mat[0, 2] += rot_move[0] rot_mat[1, 2] += rot_move[1] rot_img = cv2.warpAffine(img, rot_mat, (int(math.ceil(nw)), int(math.ceil(nh))), flags=cv2.INTER_LANCZOS4) rot_bboxes = list() for bbox in bboxes: xmin = bbox[0] ymin = bbox[1] xmax = bbox[2] ymax = bbox[3] point1 = np.dot(rot_mat, np.array([(xmin + xmax) / 2, ymin, 1])) point2 = np.dot(rot_mat, np.array([xmax, (ymin + ymax) / 2, 1])) point3 = np.dot(rot_mat, np.array([(xmin + xmax) / 2, ymax, 1])) point4 = np.dot(rot_mat, np.array([xmin, (ymin + ymax) / 2, 1])) concat = np.vstack((point1, point2, point3, point4)) concat = concat.astype(np.int32) rx, ry, rw, rh = cv2.boundingRect(concat) rx_min = rx ry_min = ry rx_max = rx + rw ry_max = ry + rh rot_bboxes.append([rx_min, ry_min, rx_max, ry_max]) return rot_img, rot_bboxes

接着，通过调用cv2.getRotationMatrix2D函数计算旋转矩阵（rot_mat），该矩阵描述了如何旋转图像。然后，通过计算旋转矩阵和图像尺寸之间的偏移量（rot_move），将旋转矩阵进行调整，以便在旋转后的图像中正确地定位...

如何才能保证效果不改变的情况下通过多线程加速这段代码 Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(RoiMat, RoiMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP); Mat newCenter = RotateMat * (Mat_<double>(3, 1) << m_pdCenter.x, m_pdCenter.y, 1); double x = newCenter.at<double>(0, 0); double y = newCenter.at<double>(1, 0); Mat M = (Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, x - m_dLength * 0.5, 0, 1, y - m_dHeight * 0.5); warpAffine(RoiMat, m_mInputMat, M, Size2d(m_dLength, m_dHeight), WARP_INVERSE_MAP);

Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); Mat newCenter = RotateMat * (Mat_(3, 1) << m_pdCenter.x, m_pdCenter.y, 1); double x = newCenter.at(0, 0); double y = newCenter.at(1, ...

void Extract1DEdge::GetProfieMat() { if (m_mInputMat.empty()) { return; } if (m_mInputMat.channels() > 1) { cvtColor(m_mInputMat, m_mInputMat, COLOR_BGR2GRAY); } Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(m_mInputMat, m_mInputMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP); Mat newCenter = RotateMat * (Mat_<double>(3, 1) << m_pdCenter.x, m_pdCenter.y, 1); double x = newCenter.at<double>(0, 0); double y = newCenter.at<double>(1, 0); Mat M = (Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, x - m_dLength * 0.5, 0, 1, y - m_dHeight * 0.5); warpAffine(m_mInputMat, m_mInputMat, M, Size2d(m_dLength, m_dHeight), WARP_INVERSE_MAP); }如何保持效果不变的情况下加速这段代码给个例程

Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(m_mInputMat, m_mInputMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP); Mat newCenter = RotateMat * (Mat_(3, 1) << m_...

getRotationMatrix2D用法

rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) # 执行旋转操作 rotated_image = cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, (width, height)) # 显示旋转后的图像 cv2.imshow('Rotated Image', ...

getrotationmatrix2d参数

cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) 是 OpenCV 中用于获取旋转矩阵的函数，其参数解释如下： - center：旋转中心点的坐标，通常为 (width/2, height/2)。 - angle：旋转角度，以度为单位。正值...

中文 opencv getRotationMatrix2D函数

M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) # 应用变换矩阵到图像 rotated_img = cv2.warpAffine(img, M, (width, height)) cv2.imshow('original', img) cv2.imshow('rotated', rotated_img) cv2....

rotation_rectangle = cv2.minAreaRect(filtered_contours)，得到rotation_rectangle，如何求取四个顶点的坐标

根据角度和中心点，你可以创建一个旋转矩阵，M = cv2.getRotationMatrix2D(center, -angle, 1)。这里的 -angle 是因为我们想要顺时针旋转。 2. **应用旋转矩阵**: 使用 warped_vertices = cv2.transform(...

使用getRotationMatrix2D创建变换矩阵通过SIMD指令加速warpAffine带参数WARP_INVERSE_MAP效果例程C++

int dst_height = height / 2; // 定义变换矩阵 Point2f src_points[3]; Point2f dst_points[3]; src_points[0] = Point2f(0, 0); src_points[1] = Point2f(width - 1, 0); src_points[2] = Point2f(0, ...

使用getRotationMatrix2D创建变换矩阵，通过SSE指令集加速warpAffine算子参数WARP_INVERSE_MAP效果的C++例程

Mat rot_mat = getRotationMatrix2D(Point2f(src.cols / 2, src.rows / 2), angle, scale); Mat dst(src.size(), src.type()); uchar* src_data = src.data; uchar* dst_data = dst.data; int width = src....

cv2.warpAffine详细参数

可以通过cv2.getRotationMatrix2D或cv2.getAffineTransform函数获得。 3. dsize：输出图像的大小，可以是元组(width, height)或整数值。 4. dst：输出图像，与输入图像具有相同的大小和类型。 5. flags：插值方法的...

使用 cv2.resize 变换尺寸

图像的几何变换-cv2.resize()、cv2.warpAffine()、cv2.getRotationMatrix2D()、cv2.getAffineTransform...](https://blog.csdn.net/qq_38309818/article/details/111660562)[target="_blank" data-report-click={...

（1）编写程序，使用cv2.warpAffine()函数使一幅图像放大为原来的二倍后，顺时针旋转90度再向左平移20个单位，向上平移20单位，不改变图片大小。 （2）编写程序，将一幅图像剪切为原图像

M_rotation = cv2.getRotationMatrix2D((new_width / 2, new_height / 2), rotation_angle, 1) # 合并两个变换，先缩放后旋转 M_total = np.dot(M_rotation, M_scale) # 应用变换 transformed_img = cv2....

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