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Opencv 仿射变换旋转

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Opencv 仿射变换旋转是一种常用的图像处理技术，可以用于图像的旋转、缩放、平移等操作。本文将详细讲解Opencv仿射变换旋转的完整攻略，包括基本原理、使用方法和示例说明。

Opencv 仿射变换旋转的基本原理

Opencv 仿射变换旋转是一种基于矩阵变换的图像处理技术，可以通过对图像进行旋转、缩放、平移等操作，实现图像的变换。其基本原理是通过对图像进行仿射变换矩阵的计算，来实现图像的变换。仿射变换矩阵的计算包括：

  • cv2.getRotationMatrix2D函数：用于计算旋转矩阵。

Opencv 仿射变换旋转的使用方法

Opencv库提供cv2.getRotationMatrix2D函数，可以用于计算旋转矩阵。函数的基本语法如下：

M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

其中，center表示旋转中心点，angle表示旋转角度，scale表示缩放比例。

示例说明

下面是两个Opencv 仿射变换旋转的示例说明：

示例1：使用cv2.getRotationMatrix2D函数对图像进行旋转

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 计算旋转矩阵
rows, cols = img.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 45, 1)

# 仿射变换
img_rotated = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

# 显示原始图像和旋转后的图像
plt.subplot(121), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(cv2.cvtColor(img_rotated, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Rotated Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

运行该代码，系统会显示原始图像和旋转后的图像。

示例2：使用cv2.getRotationMatrix2D函数对图像进行旋转和缩放

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 计算旋转矩阵
rows, cols = img.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 45, 0.5)

# 仿射变换
img_rotated = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

# 显示原始图像和旋转后的图像
plt.subplot(121), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(cv2.cvtColor(img_rotated, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Rotated and Scaled Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

运行该代码，系统会显示原始图像和旋转后的图像。

结论

Opencv 仿射变换旋转是一种基于矩阵变换的图像处理技术，可以通过对图像进行旋转、缩放、平移等操作，实现图像的变换。通过Opencv库中的cv2.getRotationMatrix2D函数，可以实现对图像的旋转和缩放。通过本文介绍您应该已经了解了Opencv 仿射变换旋转的基本原理和使用方法，可以根据需要灵活使用。

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