cv2.getRotationMatrix2D()和cv2.warpAffine()_shelleyHLX的博客-程序员宅基地

技术标签：变换

cv2.getRotationMatrix2D()

图像的旋转矩阵一般为：

$M=\begin{pmatrix} cos(\theta) \qquad -sin(\theta)& \\ sin(\theta) \qquad cos(\theta) & \end{pmatrix}$
但是单纯的这个矩阵是在原点处进行变换的，为了能够在任意位置进行旋转变换，opencv采用了另一种方式：

$M=\begin{pmatrix} \alpha & -\beta &(1-\alpha)center_x-\beta center_y \\ -\beta& \alpha &\beta center_x-(1-\alpha) center_y \\ \end{pmatrix}$
为了构造这个矩阵，opencv提供了一个函数：
cv2.getRotationMatrix2D()，这个函数需要三个参数，旋转中心，旋转角度，旋转后图像的缩放比例，比如下例：

import cv2 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
img = cv2.imread('flower.jpg') 
rows,cols = img.shape[:2] 
#第一个参数旋转中心，第二个参数旋转角度，第三个参数：缩放比例 
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),45,1) 
#第三个参数：变换后的图像大小 
res = cv2.warpAffine(img,M,(rows,cols)) 
 
plt.subplot(121) 
plt.imshow(img) 
plt.subplot(122) 
plt.imshow(res)

cv2.warpAffine()

cv2.warpAffine(img,M,(rows,cols),flags=cv2.INTER_,borderMode=cv2.BORDER_REFLECT,borderValue=(255,255,255))

src - 输入图像。
M - 变换矩阵。
dsize - 输出图像的大小。
flags - 插值方法的组合（int 类型！）
borderMode - 边界像素模式（int 类型！）
borderValue - （重点！）边界填充值; 默认情况下，它为0。

上述参数中：M作为仿射变换矩阵，一般反映平移或旋转的关系，为InputArray类型的2×3的变换矩阵。

flages表示插值方式，默认为 flags=cv2.INTER_LINEAR，表示线性插值，此外还有：cv2.INTER_NEAREST（最近邻插值） cv2.INTER_AREA （区域插值） cv2.INTER_CUBIC（三次样条插值） cv2.INTER_LANCZOS4（Lanczos插值）

日常进行仿射变换时，在只设置前三个参数的情况下，如 cv2.warpAffine(img,M,(rows,cols))可以实现基本的仿射变换效果，但可以出现“黑边”现象，如图：

这对后续的处理往往造成很大的困扰，第六个参数可以选择填充的颜色，默认为黑色。在python中设置warpAffine的参数与c++中有所不同，必须指明参数的名称，具体如下：

c++中：warpAffine(src,img,M,Size(a,b),1,0,Scalar(255,255,255));

python中：

cv2.warpAffine(img,M,(rows,cols),flags=cv2.INTER_,borderMode=cv2.BORDER_REFLECT,borderValue=(255,255,255))

在python 中有一个好处是不必按顺序设置，直接指明所设置的参数即可，如将上述图片边界区域填充为白色：

cv2.warpAffine(img,M,(lengh,lengh),borderValue=(255,255,255))

from:

https://blog.csdn.net/weixin_41010198/article/details/88424163

本文链接：https://blog.csdn.net/qq_27009517/article/details/112349980

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