OpenCV：python图像旋转，cv2.getRotationMatrix2D 和 cv2.warpAffine 函数

前言

仅供个人学习用，如果对各位朋友有参考价值，给个赞或者收藏吧 ^_^

一. cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

1.1 参数说明

parameters

center：旋转中心坐标，是一个元组参数(col, row)

angle：旋转角度，旋转方向，负号为逆时针，正号为顺时针

scale：旋转后图像相比原来的缩放比例，1为等比例缩放

returns

返回一个2*3的旋转(变换)矩阵，因为变换矩阵第三行形式固定，所以忽略。

returns：返回下面的2*3行列式，注：α=cosθ，β=sinθ

还是不太懂的话参考：cv2.getRotationMatrix2D的旋转矩阵的正确形式-CSDN博客

二、cv2.warpAffine(src, M, dsize, dst, flags, borderMode, borderValue)

2.1 参数说明

parameters	src：原始图像。 dst：输出图像。 M：变换矩阵，这里是由getRotationMatrix2D生成的旋转矩阵。 dsize：输出图像的大小。 flags：插值方法，通常使用INTER_LINEAR(线性插值)。 borderMode：边界像素模式。 borderValue：边界填充值，用于边界外的像素。
returns	返回旋转后的图像

2.2 flags 值说明

三、举例

3.1 demo

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv.imread('E:/Desktop/jianli/lenna.png')
img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)
(h, w) = img.shape[:2]
print('原图像的高和宽', h, w)
(cX, cY) = (w // 2, h // 2)
M = cv.getRotationMatrix2D((cX, cY), -45, 1.0)
print('旋转矩阵：\n', M)
rotate0 = cv.warpAffine(src=img, M=M, dsize=(h, w))
cos = np.abs(M[0, 0])
sin = np.abs(M[0, 1])
nH = int((h*cos) + (w*sin))
nW = int((h*sin) + (w*cos))
print('新图像的高和宽', nH, nW)
rotate1 = cv.warpAffine(img, M, (nW, nH))
# 调整旋转矩阵的中心以平移到中心显示全图
M[0, 2] += (nW/2) - cX
M[1, 2] += (nH/2) - cY
rotate2 = cv.warpAffine(img, M, (nW, nH))
print('中心点平移后的旋转矩阵：\n', M)
# 显示图像
plt.subplot(1, 3, 1), plt.imshow(rotate0, 'gray'), plt.title('rotate0')
plt.subplot(1, 3, 2), plt.imshow(rotate1, 'gray'), plt.title('rotate1')
plt.subplot(1, 3, 3), plt.imshow(rotate2, 'gray'), plt.title('rotate2')
plt.show()