---

---

void QUickdemo::roate_demo(Mat& image)
{
    Mat dst, M;
    int w = image.cols;
    int h = image.rows;
    M = getRotationMatrix2D(Point2f(w / 2, h / 2), 45, 1.0);--M = getRotationMatrix2D(Point2f(w / 2, h / 2), 45, 1.0);：使用getRotationMatrix2D函数生成一个旋转矩阵M。这个函数的参数分别是旋转中心（这里是图像的中心，即Point2f(w / 2, h / 2)）、旋转角度（这里是 45 度）和缩放因子（这里是 1.0，表示不进行缩放）。

---

重新计算新图像尺寸
    double cos = abs(M.at<double>(0, 0));
    double sin = abs(M.at<double>(0, 1));

--double cos = abs(M.at<double>(0, 0)); double sin = abs(M.at<double>(0, 1));：从旋转矩阵中获取对应的值，用于计算新图像的宽度和高度。其中的cos和sin是计算新图像的重要数值。

在这段代码中，从M.at<double>(0, 0)和M.at<double>(0, 1)获取值是因为旋转矩阵的结构决定的。

一个 2D 旋转矩阵通常具有以下形式：

| cosθ  -sinθ |
| sinθ   cosθ |

其中，cosθ在第一行第一列（对应(0, 0)），sinθ在第一行第二列（对应(0, 1)）。

代码中通过获取这两个位置的值，可以得到与旋转角度相关的余弦值和正弦值，用于后续计算旋转后图像的新宽度和新高度等操作。

    int nw = cos * w + sin * h;
    int nh = cos * h + sin * w;

--

int nw = cos * w + sin * h; int nh = cos * h + sin * w;：计算旋转后的图像的新宽度nw和新高度nh。
    M.at<double>(0, 2) += (nw / 2 - w / 2);
    M.at<double>(1, 2) += (nh / 2 - h / 2);

这两行代码的作用是调整旋转矩阵M中的平移量，以确保旋转后的图像中心与新图像的中心对齐。

1. M.at<double>(0, 2) += (nw / 2 - w / 2);

• M.at<double>(0, 2)代表旋转矩阵M中第一行第三列的元素，它控制着图像在水平方向上的平移量。

• nw / 2是新图像宽度的一半，w / 2是原始图像宽度的一半。计算nw / 2 - w / 2得到的是新图像中心与原始图像中心在水平方向上的偏移量。

• 将这个偏移量加到M.at<double>(0, 2)上，就调整了水平方向的平移量，使得旋转后的图像在水平方向上的中心与新图像的中心对齐。

2. M.at<double>(1, 2) += (nh / 2 - h / 2);

• 同理，M.at<double>(1, 2)是旋转矩阵M中第二行第三列的元素，控制着图像在垂直方向上的平移量。

• nh / 2是新图像高度的一半，h / 2是原始图像高度的一半。计算nh / 2 - h / 2得到新图像中心与原始图像中心在垂直方向上的偏移量。

• 将这个偏移量加到M.at<double>(1, 2)上，调整垂直方向的平移量，使得旋转后的图像在垂直方向上的中心与新图像的中心对齐。

    warpAffine(image, dst, M, Size(nw, nh), INTER_LINEAR, 0, Scalar(255, 0, 0));

这行代码使用 OpenCV 库中的 warpAffine 函数对图像进行仿射变换（这里主要是旋转）。

1. image：

• 这是输入的原始图像，即要进行旋转操作的图像。

2. dst：

• 这是输出的目标图像，函数执行后，经过旋转后的图像将存储在这个变量中。

3. M：

• 这是一个 2x3 的变换矩阵，它描述了如何对图像进行变换，包括旋转、平移、缩放等操作。在前面的代码中，这个矩阵是通过 getRotationMatrix2D 函数生成，并根据旋转角度和图像尺寸进行了调整。

4. Size(nw, nh)：

• 这指定了输出图像的大小，其中 nw 是新图像的宽度，nh 是新图像的高度，这两个值在前面的计算中已经根据旋转角度和原始图像尺寸确定。

5. INTER_LINEAR：

• 这是插值方法的标志，表示在图像变换过程中使用线性插值。线性插值可以在图像放大或缩小时提供相对平滑的效果。

6. 0：

• 这是边界外推法的标志，这里表示使用默认的边界外推方法。

7. Scalar(255, 0, 0)：

• 这是用于填充边界的颜色值，这里表示用蓝色（R = 255，G = 0，B = 0）填充边界。如果在图像变换过程中出现了新的边界区域，这些区域将用指定的颜色填充。

    imshow("tt", dst);

}