angle = 45 center = (gray.shape[1] // 2, gray.shape[0] // 2)# 生成旋转矩阵 M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale=0.8)# 计算旋转后的图像尺寸 max_dim = max(gray.shape) rotated_size = (max_dim, max_dim)# 执行旋转操作 rotated = cv2.warpAffine(gray, M, rotated_size, flags=cv2.INTER_LINEAR)# 显示旋转后的图像 cv2.imshow('Rotated Image', rotated)# 等待按键响应 cv2.waitKey(0)# 释放窗口 cv2.destroyAllWindows() plt.imshow(rotated) plt.show()
时间: 2024-03-12 14:45:21 浏览: 26
这段代码使用了OpenCV库和Matplotlib库,实现了对图像进行旋转和显示旋转后的图像。代码中的变量含义和作用如下:
- `gray`:输入的灰度图像。
- `angle`:旋转角度。
- `center`:旋转中心点,这里取图像中心点。
- `scale`:缩放比例,默认为1。
- `M`:旋转矩阵,通过`cv2.getRotationMatrix2D()`函数生成。
- `max_dim`:旋转后的图像尺寸,为旋转前的最大尺寸。
- `rotated_size`:旋转后的图像尺寸,为一个元组。
- `rotated`:执行旋转操作得到的旋转后的图像。
- `flags`:插值方法,默认为`cv2.INTER_LINEAR`。
- `cv2.imshow()`:显示旋转后的图像。
- `cv2.waitKey()`:等待按键响应。
- `cv2.destroyAllWindows()`:释放窗口。
- `plt.imshow()`:显示旋转后的图像。
- `plt.show()`:显示图像。
需要注意的是,这段代码需要先导入以下库:
``` python
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
```
同时,你需要将`gray`替换为你自己的灰度图像。
相关问题
import cv2 import numpy as np def main(): # 1.导入图片 img_src = cv2.imread("cc.jpg") # 2.灰度化,二值化 img_gray = cv2.cvtColor(img_src, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, img_bin = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 3.连通域分析 img_bin, contours, hierarchy = cv2.findContours(img_bin, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 4.获取最小外接矩形并打印 min_rect = cv2.minAreaRect(contours[0]) print("返回值min_rect:\n", min_rect) rect_points = cv2.boxPoints(min_rect) print("返回值rect_points:\n", rect_points) rect_points = np.int0(rect_points) # 5.绘制最小外接矩形 img_result = img_src.copy() cv2.drawContours(img_result, [rect_points], 0, (255, 255, 255), 2) # 6.显示结果图片 cv2.imshow("img_src", img_src) cv2.imshow("img_result", img_result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main()怎么把图像摆正
要将图像摆正,您可以使用cv2.warpAffine()函数。该函数使用变换矩阵将图像旋转、平移、缩放等转换。以下是一个示例,可以将最小外接矩形旋转到水平方向:
```python
# 计算旋转角度
angle = min_rect[2]
if angle < -45:
angle += 90
# 计算旋转中心
center = tuple(np.array(img_src.shape[1::-1]) / 2)
# 生成变换矩阵
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1)
# 应用变换矩阵
img_result_rotated = cv2.warpAffine(img_result, M, img_src.shape[1::-1], flags=cv2.INTER_CUBIC)
```
这将生成一个旋转后的图像img_result_rotated。您可以将其保存为图像文件并使用cv2.imshow()函数显示。
对给定的两幅图像(灰度、真彩)使用变换矩阵进行坐标变换(同时缩放、旋转),显示 变换后图像及信息数据。 要求:1) 旋转:以图像左下角为圆心点,逆时针旋转 30 度 2) 缩放:sx=0.9,sy=1.8 3) 将变换后的图像写出在文件中,并通过此文件获取图像信息与原图像进行比 较。
好的,我明白了你的问题。这里提供一个Python的实现方案,使用OpenCV库来处理图像。
首先,我们需要安装OpenCV库。可以使用以下命令在终端中进行安装:
```
pip install opencv-python
```
安装完成后,我们可以使用以下代码来对给定的图像进行坐标变换:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取灰度图像和真彩图像
gray_img = cv2.imread('gray_img.png', 0)
color_img = cv2.imread('color_img.png')
# 计算旋转和缩放矩阵
center = (0, gray_img.shape[0])
angle = -30
scale = (0.9, 1.8)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
# 对灰度图像进行坐标变换
transformed_gray = cv2.warpAffine(gray_img, M, (gray_img.shape[1], gray_img.shape[0]))
# 对真彩图像进行坐标变换
transformed_color = cv2.warpAffine(color_img, M, (color_img.shape[1], color_img.shape[0]))
# 显示变换后的图像
cv2.imshow('Transformed Gray Image', transformed_gray)
cv2.imshow('Transformed Color Image', transformed_color)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 将变换后的图像写入文件
cv2.imwrite('transformed_gray.png', transformed_gray)
cv2.imwrite('transformed_color.png', transformed_color)
# 输出图像信息
print('Gray Image Shape:', gray_img.shape)
print('Color Image Shape:', color_img.shape)
print('Transformed Gray Image Shape:', transformed_gray.shape)
print('Transformed Color Image Shape:', transformed_color.shape)
```
在代码中,我们首先读取了给定的灰度图像和真彩图像。然后,使用`cv2.getRotationMatrix2D`函数计算旋转和缩放矩阵,其中`center`表示旋转中心点,`angle`表示旋转角度,`scale`表示缩放比例。然后,我们使用`cv2.warpAffine`函数对灰度图像和真彩图像进行坐标变换。最后,我们将变换后的图像写入文件,并输出图像的信息。
注意,这里的变换中心点是图像左下角,因此需要对图像的原点进行一定的调整。如果需要以图像中心点为旋转中心,可以将`center`的值设置为`(gray_img.shape[1] / 2, gray_img.shape[0] / 2)`。
希望以上内容能够帮助到你!
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