将Opencv矩阵旋转90、180、270度[重复]

Posted 2023-05-07

【中文标题】将Opencv矩阵旋转90、180、270度[重复]

【英文标题】：Rotate Opencv Matrix by 90, 180, 270 degrees [duplicate]

【发布时间】：2013-02-09 04:34:43

【问题描述】：

我正在从网络摄像头捕捉图像，我需要将其旋转直角。我发现自己有这些功能：

getRotationMatrix2D - 创建旋转矩阵（不管它是什么） transform - 通过旋转矩阵将一个矩阵转换为另一个矩阵

但是，除了黑色区域，我什么都没有。这是我的代码：

   if(rotate_button.click%4>0) 
       double angle = (rotate_button.click%4)*90;  //button increments its click by 1 per click
       Mat transform_m = getRotationMatrix2D(Point(cam_frame_width/2, cam_frame_height/2), angle, 1);  //Creating rotation matrix
       Mat current_frame;
       transform(cam_frame, current_frame, transform_m);  //Transforming captured image into a new one
       cam_frame = Mat((int)current_frame.cols,(int)current_frame.rows, cam_frame_type) = Scalar(0,128,0);  //resizing captured matrix, so I can copy the resized one on it
       current_frame.copyTo(cam_frame);  //Copy resized to original
   

只输出黑屏。

【问题讨论】：

这个问题是关于C++的，而另一个问题依赖于Java接口。一些答案使用 C++ 接口，但这不是将此问题标记为重复的充分理由。

【参考方案1】：

上面的答案太复杂了，会占用你的 CPU。您的问题不是任意旋转，而是“将 Opencv 矩阵旋转 90、180、270 度”。

2017 年 6 月 30 日更新：

OpenCV 支持此功能，但未记录：https://github.com/opencv/opencv/blob/master/modules/core/include/opencv2/core.hpp#L1041

void rotate(InputArray src, OutputArray dst, int rotateCode);

与

enum RotateFlags 
    ROTATE_90_CLOCKWISE = 0, //Rotate 90 degrees clockwise
    ROTATE_180 = 1, //Rotate 180 degrees clockwise
    ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE = 2, //Rotate 270 degrees clockwise
;

原始答案和任意度数旋转：

您也可以使用翻转和转置操作来做到这一点，即对于 90CW：

transpose(matSRC, matROT);  
flip(matROT, matROT,1); //transpose+flip(1)=CW

等等。通过使用文档中的转置和翻转操作介绍自己，自己找出其他命令（思考=学习）。

void rot90(cv::Mat &matImage, int rotflag)
  //1=CW, 2=CCW, 3=180
  if (rotflag == 1)
    transpose(matImage, matImage);  
    flip(matImage, matImage,1); //transpose+flip(1)=CW
   else if (rotflag == 2) 
    transpose(matImage, matImage);  
    flip(matImage, matImage,0); //transpose+flip(0)=CCW     
   else if (rotflag ==3)
    flip(matImage, matImage,-1);    //flip(-1)=180          
   else if (rotflag != 0) //if not 0,1,2,3:
    cout  << "Unknown rotation flag(" << rotflag << ")" << endl;
  

所以你这样称呼它，并注意矩阵是通过引用传递的。

cv::Mat matImage;
//Load in sensible data
rot90(matImage,3); //Rotate it

//Note if you want to keep an original unrotated version of 
// your matrix as well, just do this
cv::Mat matImage;
//Load in sensible data
cv::Mat matRotated = matImage.clone();
rot90(matImage,3); //Rotate it

任意旋转 当我在这里时，这里是如何旋转任意角度，我预计它会贵 50 倍。请注意，以这种方式旋转将包括黑色填充，并且边缘将被旋转到超出图像的原始大小。

void rotate(cv::Mat& src, double angle, cv::Mat& dst)
    cv::Point2f ptCp(src.cols*0.5, src.rows*0.5);
    cv::Mat M = cv::getRotationMatrix2D(ptCp, angle, 1.0);
    cv::warpAffine(src, dst, M, src.size(), cv::INTER_CUBIC); //Nearest is too rough, 

然后将其称为旋转 10.5 度显然是：

cv::Mat matImage, matRotated;
//Load in data
rotate(matImage, 10.5, matRotated);

我发现这些极其基本的功能不是 OpenCV 的一部分，而 OpenCV 确实具有像人脸检测这样的原生功能（这并没有真正保持有问题的性能）。了不起。

干杯

【讨论】：

感谢您的提示，它对我的​​用例非常有帮助！

这应该是这个特定问题的公认答案

这就是我要找的。这是唯一专注于将图像旋转 90 度的倍数而不需要 warpAffine 的答案。

@TimZaman：另外，我不确定这一点，但你可能需要小心你从同一个 Mat 读写的方法。有可能 opencv 在这里做了正确的事情，但它可能不会。

@tdp2110 就地很好。谢谢你的建议！更新了答案。

【参考方案2】：

使用warpAffine。：

试试：

Point2f src_center(source.cols/2.0F, source.rows/2.0F);
Mat rot_mat = getRotationMatrix2D(src_center, angle, 1.0);
Mat dst;
warpAffine(source, dst, rot_mat, source.size());

dst 是最终图像

【讨论】：

这个答案是有效的并且非常适合任意旋转，但是，问题是 90 度（模数）旋转。即我猜你的仿射变换的计算量将是转置和翻转组合的数十倍。 （见下面我的回答）。

太糟糕了！仿射将插入并使用大量浮点运算。甚至要求的不是欧几里得刚性变换。翻转会更有效。

即使使用warpAffine 旋转 360 度也会使图像模糊。您可以添加flags=cv2.INTER_NEAREST 以在一定程度上减少模糊，但这仍然是一个明显的退化。

【参考方案3】：

@Abhishek Thakur 的回答仅适用于将图像旋转 180 度。它不处理 90 度的旋转，因为

提供给getRotationMatrix2D 的旋转中心不正确，并且 传递给warpAffline 的输出矩阵大小不正确。

这是将图像旋转 90 度的代码：

Mat src = imread("image.jpg");
Mat dst;

double angle = 90;  // or 270
Size src_sz = src.size();
Size dst_sz(src_sz.height, src_sz.width); 

int len = std::max(src.cols, src.rows); 
Point2f center(len/2., len/2.);
Mat rot_mat = cv::getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0);
warpAffine(src, dst, rot_mat, dst_sz);

编辑： Another approach 将图像旋转 90,180 或 270 度涉及执行矩阵 transpose 然后 flip。这种方法可能更快。

【讨论】：

与上面给出的明显简单的解决方案相比，这个答案太复杂了。编辑指的是一个使用简单解决方案但在循环中的链接，因此也比我上面已经给出的答案慢。

【参考方案4】：

上面的代码工作得很好，但是由于矩阵计算是在浮点和warpAffine插值中完成的，所以在图像中引入了数值误差。

对于 90 度增量旋转，我更喜欢使用以下（在 python/opencv python 中）

由于 Python 中的 OpenCV 图像是 2d Numpy 数组。

90 度。 theImage = numpy.rot90( theImage, 1 ) 270度 theImage = numpy.rot90( theImage, 3 )

注意：我只在形状 ( X, Y ) 的灰度图像上进行了测试。 如果您有彩色（或其他多分离）图像，您可能需要先对其进行整形，以确保旋转沿正确的轴进行。

【讨论】：

这不是正确的语言。