怎么求出图像的旋转角度_OpenCV从仿射矩阵得到旋转量平移量缩放量

使用OpenCV中的cv2.getRotationMatrix2D()函数可以得到图像的旋转矩阵，然后使用cv2.decomposeProjectionMatrix()函数将旋转矩阵分解成旋转量、平移量和缩放量。

具体实现步骤如下：

1. 使用cv2.getRotationMatrix2D()函数获取旋转矩阵，该函数需要传入三个参数：旋转中心点坐标、旋转角度和缩放比例。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
rows, cols = img.shape[:2]
center = (cols / 2, rows / 2)
angle = 45
scale = 1
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

2. 使用cv2.decomposeProjectionMatrix()函数将旋转矩阵分解成旋转量、平移量和缩放量。

projection_matrix = np.hstack((M, [[0], [0], [1]]))
decomposed_matrix, _, _, _, _, _ = cv2.decomposeProjectionMatrix(projection_matrix)
rotation_matrix = decomposed_matrix[:3, :3]
translation_matrix = decomposed_matrix[:3, 3]
scale_matrix = np.ones(3)

其中，projection_matrix是旋转矩阵加上一个3×1的列向量[0, 0, 1]得到的4×3的矩阵，decomposed_matrix是分解得到的旋转矩阵，rotation_matrix是旋转矩阵中的旋转部分，translation_matrix是旋转矩阵中的平移部分，scale_matrix是旋转矩阵中的缩放部分。

3. 计算旋转角度。

theta_x = np.arctan2(rotation_matrix[2][1], rotation_matrix[2][2])
theta_y = np.arctan2(-rotation_matrix[2][0], np.sqrt(rotation_matrix[2][1]**2 + rotation_matrix[2][2]**2))
theta_z = np.arctan2(rotation_matrix[1][0], rotation_matrix[0][0])

其中，theta_x、theta_y和theta_z分别是绕x轴、y轴和z轴的旋转角度。

注意：在使用getRotationMatrix2D函数之前，需要将图像转化成灰度图或者二值图，否则会出错。