图像几何变换指南：OpenCV旋转、缩放、平移图像

# 1. 图像几何变换概述**

图像几何变换是指对图像进行旋转、缩放、平移等操作，从而改变图像的几何形状和位置。在计算机视觉和图像处理中，图像几何变换有着广泛的应用，例如图像配准、目标检测、图像增强等。

图像几何变换通常通过仿射变换或透视变换来实现。仿射变换可以保持图像中的直线和平行线关系，而透视变换可以产生更复杂的变形效果。OpenCV库提供了丰富的图像几何变换函数，可以方便地实现各种图像几何变换操作。

# 2. OpenCV中的图像旋转

图像旋转是一种图像几何变换操作，它将图像围绕一个指定的中心点进行旋转。OpenCV提供了多种函数来执行图像旋转操作，包括`cv2.getRotationMatrix2D()`和`cv2.warpAffine()`。

### 2.1 图像旋转原理

图像旋转的原理是将图像中的每个像素点沿一个圆弧移动，圆弧的中心点就是旋转中心。旋转角度决定了像素点移动的距离和方向。

### 2.2 OpenCV旋转函数详解

OpenCV提供了两个主要函数来执行图像旋转操作：

#### 2.2.1 cv2.getRotationMatrix2D()

`cv2.getRotationMatrix2D()`函数用于计算图像旋转所需的变换矩阵。该函数需要三个参数：

- `center`：旋转中心，是一个`(x, y)`元组。
- `angle`：旋转角度，以度为单位。
- `scale`：可选参数，指定旋转后的图像与原始图像的缩放比例。

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 计算旋转矩阵
M = cv2.getRotationMatrix2D((image.shape[1] / 2, image.shape[0] / 2), 45, 1.0)

# 旋转图像
rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

# 显示旋转后的图像
cv2.imshow('Rotated Image', rotated_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

**代码逻辑分析：**

1. `cv2.imread('image.jpg')`读取图像并将其存储在`image`变量中。
2. `cv2.getRotationMatrix2D((image.shape[1] / 2, image.shape[0] / 2), 45, 1.0)`计算旋转矩阵`M`，其中`(image.shape[1] / 2, image.shape[0] / 2)`是图像的中心点，45是旋转角度，1.0是缩放比例。
3. `cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))`使用变换矩阵`M`将图像旋转，并将其存储在`rotated_image`变量中。
4. `cv2.imshow('Rotated Image', rotated_image)`显示旋转后的图像。
5. `cv2.waitKey(0)`等待用户输入，按任意键退出。
6. `cv2.destroyAllWindows()`销毁所有窗口。

#### 2.2.2 cv2.warpAffine()

`cv2.warpAffine()`函数用于应用仿射变换，包括旋转、缩放、平移等操作。该函数需要三个参数：

- `src`：输入图像。
- `M`：变换矩阵。
- `dsize`：输出图像的大小。

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 计算旋转矩阵
M = cv2.getRotationMatrix2D((image.shape[1] / 2, image.shape[0] / 2), 45, 1.0)

# 旋转图像
rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

# 显示旋转后的图像
cv2.imshow('Rotated Image', rotated_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

**代码逻辑分析：**

1. `cv2.imread('image.jpg')`读取图像并将其存储在`image`变量中。
2. `cv2.getRotationMatrix2D((image.shape[1] / 2, image.shape[0] / 2), 45, 1.0)`计算旋转矩阵`M`，其中`(image.shape[1] / 2, image.shape[0] / 2)`是图像的中心点，45是旋转角度，1.0是缩放比例。
3. `cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))`使用变换矩阵`M`将图像旋转，并将其存储在`rotated_image`变量中。
4. `cv2.imshow('Rotated Image', rotated_image)`显示旋转后的图像。
5. `cv2.waitKey(0)`等待用户输入，按任意键退出。
6. `cv2.destroyAllWindows()`销毁所有窗口。

### 2.3 图像旋转实践示例

**示例 1：将图像旋转 45 度**

import cv2

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