OpenCV 图像旋转函数详解及实例操作
OpenCV 是一个流行的开源编程库,用于计算机视觉任务。它提供了许多强大的功能,包括图像旋转。图像旋转是在计算机视觉中广泛使用的一种操作,它可以改变图像的方向和角度,常用于图像校正、图像匹配和特征提取。
OpenCV 提供了一个旋转函数`cv2.rotate()`,用于顺时针或逆时针旋转图像。它接受三个参数:输入图像、旋转角度和旋转中心。旋转中心可以是图像中的某个坐标点或图像的中心点。
下面是一个基本的图像旋转示例:
python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('input.jpg')
# 获取图像尺寸和中心点
(h, w) = image.shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)
# 定义旋转角度
angle = 45
# 旋转图像
matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(image, matrix, (w, h))
# 显示结果
cv2.imshow('Original', image)
cv2.imshow('Rotated', rotated)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在这个示例中,我们首先读取了一个名为`input.jpg`的图像。然后,通过`shape`方法获取图像的高度和宽度,并计算出图像的中心点。接下来,我们定义了一个旋转角度,这里是45度。然后,我们使用`cv2.getRotationMatrix2D()`函数创建一个旋转矩阵,该矩阵用于指定旋转中心、旋转角度和缩放因子。最后,我们使用`cv2.warpAffine()`函数将旋转矩阵应用于图像,实现图像的旋转。最终结果通过OpenCV的窗口显示出来。
除了正常的顺时针旋转,还可以通过调整旋转角度来实现逆时针旋转。只需将旋转角度改为负数即可。
除了基本的旋转函数,OpenCV 还提供了其他图像旋转相关的函数和方法,例如`cv2.getRotationMatrix2D()`用于获取旋转矩阵,`cv2.getRotationMatrix2D()`用于应用旋转矩阵到图像。这些函数的详细使用方法和参数可以查阅 OpenCV 官方文档。
综上所述,OpenCV 提供了强大且灵活的图像旋转功能,通过简单的一些函数和方法,我们可以轻松地实现图像的旋转操作。无论是校正图像、匹配图像还是特征提取,图像旋转是一个重要的步骤,能够帮助我们获得更准确和可靠的结果。
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