opencv 图像旋转
理论
http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4045150.html
翻开任意一本图像处理的书,都会讲到图像的几何变换,这里面包括:仿射变换(affine transformation)、投影变换(projecttive transformation)。前者针对的是平面上的物体位姿变化,如水平/垂直方向位移、旋转、缩小/放大,常见的应用有ORC字符识别。后者针对的是三维空间中的位置变化,受限于物体依然是平面的,也称为二维投影变换,常见的应用有车牌识别。
图像变换:以上所有变换均可以通过矩阵描述,将输入图像与变换矩阵进行矩阵乘法得到变换后的图像坐标。显然,这种方式非常适合编程实现。
opencv仿射变换函数说明
opencv提供了,从变换矩阵计算,到图像变换,每个流程的一揽子解决方案。
以opencv 3.0为例,参考几何变换模块说明:
1、getAffineTransform
Mat getAffineTransform(InputArray src, InputArray dst)
该函数需要已知变换前与变换后的坐标,返回相应的变换矩阵,至于是何种变换无需事先知道。适用于目标检测场合,通过检测得到的特征点进行图像匹配。
2、getRotationMatrix2D
Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale)
已知旋转中心坐标(坐标原点为图像左上端点)、旋转角度(单位为度°,顺时针为负,逆时针为正)、放缩比例,返回旋转/放缩矩阵。与getAffineTransform相比,无需知道变换后坐标,适用于一般情况下的图像变换。
3、warpAffine
void warpAffine(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=Scalar())
根据etAffineTransform或getRotationMatrix2D得到的变换矩阵,计算变换后的图像。
src为输入图像
dst为变换后图像,类型与src一致。
M为变换矩阵,需要通过其它函数获得,当然也可以手动输入。
dsize为输出图像的大小
flags,插值算法,详细如下:
-
enum InterpolationFlags{
-
/** nearest neighbor interpolation */
-
INTER_NEAREST = 0, //最近邻插值
-
/** bilinear interpolation */
-
INTER_LINEAR = 1, //双线性插值
-
/** bicubic interpolation */
-
INTER_CUBIC = 2, //双三次插值
-
/** resampling using pixel area relation. It may be a preferred method for image decimation, as
-
it gives moire'-free results. But when the image is zoomed, it is similar to the INTER_NEAREST
-
method. */
-
INTER_AREA = 3, //区域插值,使用象素关系重采样。当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现。当图像放大时,类似于 <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">INTER_NEAREST</span>方法
-
/** Lanczos interpolation over 8x8 neighborhood */
-
INTER_LANCZOS4 = 4, //Lanczos插值(超过8×8像素邻域的Lanczos插值)
-
/** mask for interpolation codes */
-
INTER_MAX = 7,
-
/** flag, fills all of the destination image pixels. If some of them correspond to outliers in the
-
source image, they are set to zero */
-
WARP_FILL_OUTLIERS = 8, //填充所有输出图像的象素
-
/** flag, inverse transformation
-
-
For example, polar transforms:
-
- flag is __not__ set: \f$dst( \phi , \rho ) = src(x,y)\f$
-
- flag is set: \f$dst(x,y) = src( \phi , \rho )\f$
-
*/
-
WARP_INVERSE_MAP = 16 //逆变换
-
};
borderMode,边界处理方式
-
enum BorderTypes {
-
BORDER_CONSTANT = 0, //!< `iiiiii|abcdefgh|iiiiiii` with some specified `i`
-
BORDER_REPLICATE = 1, //!< `aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh`
-
BORDER_REFLECT = 2, //!< `fedcba|abcdefgh|hgfedcb`
-
BORDER_WRAP = 3, //!< `cdefgh|abcdefgh|abcdefg`
-
BORDER_REFLECT_101 = 4, //!< `gfedcb|abcdefgh|gfedcba`
-
BORDER_TRANSPARENT = 5, //!< `uvwxyz|absdefgh|ijklmno`
-
-
BORDER_REFLECT101 = BORDER_REFLECT_101, //!< same as BORDER_REFLECT_101
-
BORDER_DEFAULT = BORDER_REFLECT_101, //!< same as BORDER_REFLECT_101
-
BORDER_ISOLATED = 16 //!< do not look outside of ROI
-
};
opencv实现图像旋转(其它仿射变换的流程与此一致)
-
Mat src;
-
Mat dst(src.size(),src.type());
-
...
-
cv::Point2f center(x0,y0);
-
double ang = -30;
-
cv::Mat rotMat = cv::getRotationMatrix2D(center,ang,1);
-
cv::warpAffine(src,dst,rotMat,src.size());
顺时针旋转30度
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