前言
这次梳理的篇幅主要是涉及图像仿射变换的图像旋转，利用python编程实现不同方式的图像旋转，对巩固自己的python知识也是很有帮助的，进一步的对图像处理的内容也是帮助很大的。
但更多的是抛砖引玉，希望对你们有所帮助。
感谢各位鼓励与支持，往期文章都在最后梳理出来了(●'?'●)
接下来就以问题的形式展开梳理
利用getRotationMatrix2D实现旋转
opencv中getRotationMatrix2D函数可以直接帮我们生成M， 而不需要我们在程序里计算三角函数：
getRotationMatrix2D(center, angle, scale)参数解析
- center 旋转中心点 (cx, cy) 你可以随意指定
- angle 旋转的角度单位是角度 逆时针方向为正方向 ，角度为正值代表逆时针
- scale 缩放倍数. 值等于1.0代表尺寸不变
该函数返回的就是仿射变换矩阵M
示例代码
import cv2
import numpy as np
# 获取旋转矩阵
rotateMatrix = cv2.getRotationMatrix2D((100, 200), 90, 1.0)
#设置numpy矩阵的打印格式
np.set_printoptions(precision=2,suppress=True)
print(rotateMatrix)
输出结果展示：
OUTPUT
[[ 0. 1. -100.]
[ -1. 0. 300.]]函数封装
为了使用方便，你也可以封装一下旋转过程
def rotate(image, angle, center = None, scale = 1.0):
(h, w) = image.shape[:2]
if center is None:
center = (w / 2, h / 2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))
return rotated
封装函数后的代码演示
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
围绕原点处旋转 (图片左上角) 正方向为逆时针
利用getRotationMatrix2D函数生成仿射矩阵
'''
import numpy as np
import cv2
from math import cos,sin,radians
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('lena1.jpg')
height, width, channel = img.shape
# 求得图片中心点， 作为旋转的轴心
cx = int(width / 2)
cy = int(height / 2)
# 旋转的中心
center = (cx, cy)
new_dim = (width, height)
# 进行2D 仿射变换
# 围绕原点 逆时针旋转30度
M = cv2.getRotationMatrix2D(center=center,angle=30, scale=1.0)
rotated_30 = cv2.warpAffine(img, M, new_dim)
# 围绕原点 逆时针旋转30度
M = cv2.getRotationMatrix2D(center=center,angle=45, scale=1.0)
rotated_45 = cv2.warpAffine(img, M, new_dim)
# 围绕原点 逆时针旋转30度
M = cv2.getRotationMatrix2D(center=center,angle=60, scale=1.0)
rotated_60 = cv2.warpAffine(img, M, new_dim)
plt.subplot(221)
plt.title("Src Image")
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.subplot(222)
plt.title("Rotated 30 Degree")
plt.imshow(rotated_30[:,:,::-1])
plt.subplot(223)
plt.title("Rotated 45 Degree")
plt.imshow(rotated_45[:,:,::-1])
plt.subplot(224)
plt.title("Rotated 60 Degree")
plt.imshow(rotated_60[:,:,::-1])
plt.show()
运行代码后的效果演示：
原始图形：
图像旋转图像（逆时针30度、45度、60度）：
利用wrapAffine实现缩放
数学原理推导
旋转可以说是最简单的一种空间变换。围绕原点进行旋转，其图像为：
由此我们得出：
所以对应的变换矩阵为：
注意，这里我们进行公式推导的时候，参照的原点是在「左下角」， 而在OpenCV中图像的原点在图像的左上角， 所以我们在代码里面「对theta取反」。
我们可以利用math包中的三角函数。但是有一点需要注意 ：三角函数输入的角度是弧度制而不是角度制。
我们需要使用radians(x) 函数， 将角度转变为弧度。
import mathmath.radians(180)3.141592653589793代码演示
具体代码演示如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
围绕原点处旋转 (图片左上角) 正方向为逆时针
'''
import numpy as np
import cv2
import math
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('lena1.jpg')
height, width, channel = img.shape
def getRotationMatrix2D(theta):
# 角度值转换为弧度值
# 因为图像的左上角是原点 需要×-1
theta = math.radians(-1*theta)
M = np.float32([
[math.cos(theta), -math.sin(theta), 0],
[math.sin(theta), math.cos(theta), 0]])
return M
# 进行2D 仿射变换
# 围绕原点 顺时针旋转30度
M = getRotationMatrix2D(30)
rotated_30 = cv2.warpAffine(img, M, (width, height))
# 围绕原点 顺时针旋转45度
M = getRotationMatrix2D(45)
rotated_45 = cv2.warpAffine(img, M, (width, height))
# 围绕原点 顺时针旋转60度
M = getRotationMatrix2D(60)
rotated_60 = cv2.warpAffine(img, M, (width, height))
plt.subplot(221)
plt.title("Src Image")
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.subplot(222)
plt.title("Rotated 30 Degree")
plt.imshow(rotated_30[:,:,::-1])
plt.subplot(223)
plt.title("Rotated 45 Degree")
plt.imshow(rotated_45[:,:,::-1])
plt.subplot(224)
plt.title("Rotated 60 Degree")
plt.imshow(rotated_60[:,:,::-1])
plt.show()
原始图像：
旋转之后的演示图：
围绕任意点进行旋转
数学原理推导
那么如何围绕任意点进行旋转呢？
可以先把当前的旋转中心点平移到原点处，在原点处旋转后再平移回去。
假定旋转中心为 (cx,cy)
其中
所以
完整演示代码
完整代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
围绕画面中的任意一点旋转
'''
import numpy as np
import cv2
from math import cos,sin,radians
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('lena1.jpg')
height, width, channel = img.shape
theta = 45
def getRotationMatrix2D(theta, cx=0, cy=0):
# 角度值转换为弧度值
# 因为图像的左上角是原点 需要×-1
theta = radians(-1 * theta)
M = np.float32([
[cos(theta), -sin(theta), (1-cos(theta))*cx + sin(theta)*cy],
[sin(theta), cos(theta), -sin(theta)*cx + (1-cos(theta))*cy]])
return M
# 求得图片中心点， 作为旋转的轴心
cx = int(width / 2)
cy = int(height / 2)
# 进行2D 仿射变换
# 围绕原点 逆时针旋转30度
M = getRotationMatrix2D(30, cx=cx, cy=cy)
rotated_30 = cv2.warpAffine(img, M, (width, height))
# 围绕原点 逆时针旋转45度
M = getRotationMatrix2D(45, cx=cx, cy=cy)
rotated_45 = cv2.warpAffine(img, M, (width, height))
# 围绕原点 逆时针旋转60度
M = getRotationMatrix2D(60, cx=cx, cy=cy)
rotated_60 = cv2.warpAffine(img, M, (width, height))
plt.subplot(221)
plt.title("Src Image")
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.subplot(222)
plt.title("Rotated 30 Degree")
plt.imshow(rotated_30[:,:,::-1])
plt.subplot(223)
plt.title("Rotated 45 Degree")
plt.imshow(rotated_45[:,:,::-1])
plt.subplot(224)
plt.title("Rotated 60 Degree")
plt.imshow(rotated_60[:,:,::-1])
plt.show()
运行效果
运行代码，在后台显示结果如下（围绕图片中心点旋转30度至60度）：
「?? 感谢大家」
如果你觉得这篇内容对你挺有有帮助的话：
1、点赞支持下吧，让更多的人也能看到这篇内容（收藏不点赞，都是耍流氓 -_-）
2、欢迎在留言区与我分享你的想法，也欢迎你在留言区记录你的思考过程。
3、觉得不错的话，也可以阅读近期梳理的文章（感谢各位的鼓励与支持）：
- python开发之HighGUI上位机开发（一）(420+)
- python开发之HighGUI上位机开发（二）(680+[赞])
- python开发（三）—项目实战：可变色画布和自制绘图板(580+[赞])
- 教你用python操作Excel、Word、CSV，一文够了(160+[赞])
- 教你用python轻松解析XML和PDF，一文够了，赶紧码住(210+[赞])
- 电脑收藏的10个网站，知乎超100万人推荐，让你办公事半功倍(230+[赞])
- 基于混沌Logistic加密算法的图片加密与还原(220+[赞])
- 分享 | 36张不可思议的数学知识动图，让你对数学怦然心动(600+[赞])
- 手把手教你进行pip换源(100+[赞])
- 聊天小白震撼来临！快用python教她说话吧，你就不寂寞了(240+[赞])
- 教你用python编写二十几行的代码绘制动态烟花(210+[赞])
- Python之Matplotlib数据可视化一：简易线形图(310+[赞])
- Python之Matplotlib可视化二：密度图与等高线图(330+[赞])
- python之图像仿射变换分析：原理+图像平移(310+[赞])
- 超全Python图像处理讲解（多图预警）(340+[赞])
「?? 资源传送门」
1. 扫码关注【做一个柔情的程序猿】公众号
2. 在【做一个柔情的程序猿】后台回复 【python资料】【2020秋招】 获取相应资料
本文暂时没有评论，来添加一个吧(●'◡'●)