【OpenCV学习笔记】之六 手写图像旋转函数---万丈高楼平地起

话说，平凡之处显真格，这一点也没错！  比如，对旋转图像进行双线性插值，很简单吧？  可，对我，折腾了大半天，也没有达到预期效果！  尤其是三个误区让我抓瞎好久：

1，坐标旋转公式。   这东西，要用的时候查资料，抄过来，从不记清，猛地一下让人写正确，确实不容易，虽然只是正余弦的排列问题。画图推导的方法也是知道，但是，奈何又记不得三角形的和角展开公式。没办法，只好逐一测试验证了，心血经验，45、90，135，180这几个角度最好都验证一下。

2，双插的数据来源。 一开始，思维上习惯地数据来源认定应该是旋转之后的，为此施展多种手段都不能较好克服数据有效性、配对性等异常。搞个带掩模的3*3滤波吧，却使图像变模糊了。  绝境反思，数据来源取自源图数据，该是多好的事呀。 仿射变换 warpAffine() 函数中的仿射矩阵就是默认为逆向。

3，双插的方法。 一直来，都知道X、Y方向要各插值一次，但却不明确它们的相互关系是 串行，而非并行！

以下贴出我后来完善出的旋转部分代码，有路过的高手请帮忙指点优化一下：

//旋转 平移 点坐标，依据旋转矩阵而来
void rotatePoint(const Point2d& src, Point2d& dst, const double angle, const Point2d& offset=Point2f(0,0))
{
    const double cosAngle =cos(angle);
    const double sinAngle =sin(angle);
    dst.x = src.x * cosAngle + src.y * sinAngle + offset.x;
    dst.y = src.y * cosAngle - src.x * sinAngle + offset.y;

}

//旋转 平移 点坐标 angle中的x值为 cos(angle)  y为sin(angle)
inline void rotatePoint(const Point2d& src, Point2d& dst, const Point2d& angle, const Point2d& offset=Point2f(0,0))
{
    //dst.x = src.dot(angle) + offset.x;
    dst.x = src.x * angle.x + src.y * angle.y + offset.x;
    dst.y = src.y * angle.x - src.x * angle.y + offset.y;

}

//双线性插值  a为左上点 b右上 c左下 d右下 权重因子Sx Sy 的取值范围为（0 ， 1）由小坐标指向大坐标距离比
template<typename T>
inline double insertDLine(const T a, const T b, const T c, const T d, const double Sx, const double Sy)
{
    const double Sx1 = 1 -Sx;
    const double Sy1 = 1 -Sy;
    return (a *Sx1 *Sy1 + b *Sx *Sy1 + c *Sx1 *Sy + d *Sx *Sy);
}

//双线性插值  dst为data图像中的2*2子块 权重因子Sx Sy 的取值范围为（0 ， 1）由小坐标指向大坐标距离比
void insertDLine(const Mat& src, Scalar& dst,const double Sx, const double Sy)
{
    const int channels =src.channels();

    const uchar *pU = src.ptr(0);
    const uchar *pD = src.ptr(1);
    const int depth =min(4, channels);
    for (int i = 0; i < depth; i++)
    {
        dst[i] = insertDLine(pU[i], pU[i + channels], pD[i], pD[i + channels], Sx, Sy);
    }

}

//将源图像旋转一定的角度
int rotateImage(const Mat& src, Mat& dst, double angle, const bool isDegree)
{
    const int channels =src.channels();
    if(channels > 4)
    {
        //dst=src;  //
        return -1;
    }

    //将角度化为弧度
    if(isDegree)
    {
        angle *=CV_PI/180;
    }

    //参数初始化

    const double cosAngle =cos(angle);
    const double sinAngle =sin(angle);

    const int srcRows = src.rows;
    const int srcCols = src.cols;

    const int  dstCols =srcRows *abs(sinAngle) + srcCols *abs(cosAngle);
    const int  dstRows =srcRows *abs(cosAngle) + srcCols *abs(sinAngle);

    const int srcRowsLess2 = srcRows -2;
    const int srcColsLess2 = srcCols -2;

    const Point2d centerA(srcCols/2 +0.5, srcRows/2 +0.5);
    const Point2d centerB(dstCols/2 +0.5, dstRows/2 +0.5);
    const Point2d rotateAngle(cosAngle, -sinAngle);  //用于从目标图回旋转到初始图，角度取反

    Point2d hitPoint;
    int xL, yL;
    Rect insertROI(0, 0, 2, 2);
    Scalar insertVaule;

    //申请内存空间，并设置为 0
    dst.create(dstRows, dstCols, CV_8UC(channels));
    dst.setTo(Scalar(0,0,0,0));

    for (int i = 0; i < dstRows; i++)
    {
        uchar *pDst=dst.ptr(i);
        for (int j = 0; j  < dstCols; j ++)
        {
            rotatePoint(Point2d(j, i)-centerB, hitPoint, rotateAngle, centerA);
            xL =floor(hitPoint.x);
            yL =floor(hitPoint.y);

            //从目标图中回转至源图像，不在区域内的直接跳过
            if (xL < 0 || xL > srcColsLess2 || yL < 0 || yL > srcRowsLess2)
            {
                continue;
            }

            insertROI.x =xL;
            insertROI.y =yL;
            insertDLine(src(insertROI), insertVaule, hitPoint.x -xL, hitPoint.y -yL);

            int base =j *channels;
            for (int z = 0; z < channels; z++)
            {
                pDst[base +z] = insertVaule[z];
            }

        }
    }

    return 0;

}

为了展示我的手写旋转函数rotateImage() 与仿射变换 warpAffine() 函数的效果比较，有如下代码段：

    double angle =90.0 * CV_PI/180; //将角度化为弧度 30
    Mat rotateImg;
    rotateImage(colorImg, rotateImg, angle);

    const double cosAngle =cos(angle);
    const double sinAngle =sin(angle);

    Mat rrM =(Mat_<double>(2,3) << cosAngle, sinAngle, cosAngle *colorImg.rows,  -sinAngle, cosAngle, sinAngle *colorImg.cols);
    Mat rotatewarpAffine;
    warpAffine(colorImg, rotatewarpAffine, rrM, colorImg.size()*2);

旋转30度时：

rotateImage30

warpAffine 30

旋转90度时：

rotateImage90.jpg

warpAffine 90