opencv c++ 旋转90

时间: 2023-08-09 17:07:34 浏览: 80
您好!要在 OpenCV 中使用 C++ 进行图像旋转90度,您可以使用 `rotate()` 函数。下面是一个示例代码: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 加载图像 cv::Mat image = cv::imread("input.jpg"); // 检查图像是否成功加载 if (image.empty()) { std::cout << "无法加载图像" << std::endl; return -1; } // 旋转图像 cv::Mat rotated; cv::rotate(image, rotated, cv::ROTATE_90_CLOCKWISE); // 显示旋转后的图像 cv::imshow("Rotated Image", rotated); cv::waitKey(0); return 0; } ``` 在这个示例中,我们使用 `imread()` 函数加载输入图像,然后使用 `rotate()` 函数将图像顺时针旋转90度。最后,我们使用 `imshow()` 函数显示旋转后的图像,并使用 `waitKey()` 函数等待用户按下任意键退出程序。 请记得将 "input.jpg" 替换为您自己的图像文件路径。希望对您有所帮助!如果有任何问题,请随时提问。
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opencv c++旋转模板匹配

旋转模板匹配是OpenCV中一种非常重要的图像处理技术,广泛应用于物体识别、图像跟踪、自动化检测等领域。它适用于对象旋转或者透视变换的情况下仍然能够准确地匹配。 在OpenCV的C语言编程中,旋转模板匹配的实现需要经过以下步骤: 1、读取模板图像和待匹配图像:读取一张被匹配的图像和一个模板图像,两张图像分别保存在两个Mat对象中。 2、确定旋转角度的步长和角度范围:根据需要匹配的物体的旋转角度范围和步长,生成一个包含所有可能角度的角度数组。 3、旋转模板图像:根据预设的角度数组,分别在x轴和y轴方向进行旋转,生成一组旋转后的模板图像。 4、执行模板匹配:利用opencv提供的相关函数,对旋转后的模板图像和待匹配图像执行模板匹配,得到匹配结果矩阵。 5、寻找最佳匹配位置:在得到匹配矩阵后,找到其中数值最大的位置,并记录下其位置坐标。 6、绘制检测结果:根据得到的最佳匹配位置坐标,在待匹配图像上绘制出匹配结果矩形,用于后续的识别和跟踪。 需要注意的是,旋转模板匹配在实践中需要考虑多种因素,如图像尺寸、角度选择、匹配算法等,才能得到最佳的匹配效果。同时,在实现过程中需要充分考虑代码的效率和可靠性,避免出现内存泄漏等问题。

c++ OpenCV图像旋转90度

可以使用OpenCV的rotate函数来实现图像旋转。下面是一个旋转90度的例子代码: ```python import cv2 img = cv2.imread("image.jpg") # 获取图像宽高 height, width = img.shape[:2] # 旋转矩阵 M = cv2.getRotationMatrix2D((width/2, height/2), 90, 1) # 旋转图像 rotated_img = cv2.warpAffine(img, M, (width, height)) # 显示图像 cv2.imshow("rotated image", rotated_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个例子中,我们首先使用`cv2.imread`函数加载一张图片,然后获取它的宽度和高度。接下来,我们使用`cv2.getRotationMatrix2D`函数生成一个旋转矩阵,该矩阵可以将图像旋转90度。最后,我们使用`cv2.warpAffine`函数来对图像进行旋转,并使用`cv2.imshow`函数来显示旋转后的图像。

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