C++中基于OpenCV实现任意角度图像旋转的三种方法

版权申诉
0 下载量 168 浏览量 更新于2024-11-15 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息:"在本资源中,我们将详细探讨如何使用C++结合OpenCV库实现图像的任意角度旋转。这涵盖了图像处理的基本概念以及OpenCV库中与图像旋转相关的API和方法。我们将深入理解不同的图像旋转技术,并学会如何在实际编程中应用它们。" 知识点: 1. OpenCV简介 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它提供了丰富的图像处理、视频分析和计算机视觉算法,被广泛应用于学术研究和工业应用。OpenCV支持多种编程语言,包括C++、Python等,使其在开发者之间非常受欢迎。 2. 图像旋转基础 图像旋转是指将图像按照某个点(通常是图像的中心点)作为旋转中心,按照一定的角度进行旋转。图像旋转技术在图像编辑、摄影、机器人视觉和医学成像等领域具有重要的应用价值。 3. 旋转算法类型 在图像处理中,实现图像旋转通常有以下几种方法: - 仿射旋转(Affine Rotation):保留直线和平行线的特性,但角度和距离可能会改变。 - 投影旋转(Projective Rotation):允许图像的视角和形状变化,适用于三维图像处理。 - 几何变换(Geometric Transformation):可以通过变换矩阵定义更复杂的图像变换。 4. OpenCV中的旋转函数 在OpenCV中,可以使用`cv::warpAffine`函数来实现图像的仿射旋转。该函数需要两个主要参数:一个是源图像,另一个是变换矩阵。变换矩阵定义了旋转的角度和旋转中心。通常,一个标准的旋转矩阵可以通过`cv::getRotationMatrix2D`函数获得。 5. OpenCV中的关键函数与代码实现 - `cv::getRotationMatrix2D`:此函数用于获取旋转矩阵,参数包括旋转中心坐标、旋转角度以及缩放因子。 - `cv::warpAffine`:此函数根据旋转矩阵对图像进行仿射变换,从而实现旋转。 6. 旋转角度和旋转中心的确定 旋转中心是旋转过程中保持固定的点,通常是图像中心,也可以是任意点。旋转角度则是相对于图像坐标轴的旋转量,可以是正值也可以是负值,正值表示顺时针旋转,负值表示逆时针旋转。 7. 执行任意角度旋转的步骤 要实现任意角度的旋转,首先需要计算旋转矩阵,然后使用`cv::warpAffine`函数将旋转矩阵应用到源图像上。这涉及到以下步骤: - 指定旋转中心点坐标。 - 计算旋转角度。 - 通过`cv::getRotationMatrix2D`获取变换矩阵。 - 调用`cv::warpAffine`函数进行实际的旋转操作。 8. 应用实例与代码示例 实际应用中,开发者需要熟悉C++和OpenCV的相关API。以下是一个简单的C++代码示例,展示了如何使用OpenCV对图像进行旋转: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { // 加载图像 cv::Mat src = cv::imread("path_to_image.jpg"); if(src.empty()) { std::cout << "无法加载图像!" << std::endl; return -1; } // 指定旋转中心和角度 cv::Point2f center(src.cols/2.0F, src.rows/2.0F); double angle = 45.0; // 旋转角度,正值为逆时针 double scale = 1.0; // 缩放比例,保持图像大小不变 // 获取旋转矩阵 cv::Mat rot = cv::getRotationMatrix2D(center, angle, scale); // 创建输出图像,初始化为白色 cv::Mat dst; dst.create(src.size(), src.type()); dst = cv::Scalar::all(255); // 应用仿射变换进行旋转 cv::warpAffine(src, dst, rot, src.size()); // 显示和保存结果 cv::imshow("原始图像", src); cv::imshow("旋转图像", dst); cv::waitKey(); // 保存旋转后的图像 cv::imwrite("rotated_image.jpg", dst); return 0; } ``` 9. 注意事项 在进行图像旋转时,开发者需要注意旋转后可能出现的图像边界问题。例如,如果旋转后的图像超出了原始图像的边界,则会留出空白区域。解决这个问题有多种方法,如在旋转前先调整图像大小、旋转后进行裁剪或者填充空白区域。 10. 结语 通过本资源的学习,读者应能够理解和掌握使用C++和OpenCV进行图像任意角度旋转的基本方法。此外,读者还需要学会如何处理旋转过程中可能遇到的问题,并能够在实际项目中灵活运用这些技能。

from PIL import Image, ImageDraw # 将图片平移并旋转 gray2 = Image.fromarray(src) width, height = gray2.size # 计算中心点和X轴角度 center = (max_point[0], max_point[1]) angle = np.arctan2(point2[1] - max_point[1], point2[0] - max_point[0]) * 180 / np.pi img_translated = gray2.transform((width, height), Image.AFFINE, (1, 0, center[0] - width/2, 0, 1, center[1] - height/2), resample=Image.BICUBIC) img_translated_rotated = img_translated.rotate(angle, resample=Image.BICUBIC, expand=True) #img_translated_rotated.show() #裁剪 img4 = Image.fromarray(src) width1, height1 = img4.size width2, height2 = img_translated_rotated.size left = (width2 - width1 )/2 top = (height2 - height1 )/2 right = (width2 - width1 )/2 + width1 bottom = (height2 - height1 )/2 + height1 cropped_image = img_translated_rotated.crop((left, top, right, bottom )) import cv2 GRID_STEP = distance/2 # 设置1010栅格(暂时尝试) grid_num_x = 10 grid_num_y = 10 def transform_point_set(points, max_point, distance, angle): # 平移向量 translation_vector = np.array([distance * np.cos(anglenp.pi/180), distance * np.sin(anglenp.pi/180)]) # 旋转矩阵 rotation_matrix = np.array([[np.cos(anglenp.pi/180), -np.sin(anglenp.pi/180)], [np.sin(anglenp.pi/180), np.cos(angle*np.pi/180)]]) # 将点集转换为 numpy 数组 point_array = np.array(points) max_point_array = np.array(max_point) # 对点集进行平移和旋转 point_array = (point_array - max_point_array) @ rotation_matrix + max_point_array + translation_vector # 将 numpy 数组转换为列表 points2 = point_array.tolist() return points2 points2 = transform_point_set(points, max_point, distance, angle) print(points2) #第2.5部分(用作确认检验) from PIL import Image, ImageDraw #裁剪 img4 = Image.fromarray(src) width1, height1 = img4.size width2, height2 = img_translated_rotated.size left = (width2 - width1 )/2 top = (height2 - height1 )/2 right = (width2 - width1 )/2 + width1 bottom = (height2 - height1 )/2 + height1 cropped_image = img_translated_rotated.crop((left, top, right, bottom )) # 导入图片() img_array = np.asarray(cropped_image) img = Image.fromarray(img_array) draw = ImageDraw.Draw(img) for point in point

2023-05-15 上传
2023-07-14 上传