OpenCV Python围绕特定点将图像旋转X度
Posted
技术标签:
【中文标题】OpenCV Python围绕特定点将图像旋转X度【英文标题】：OpenCV Python rotate image by X degrees around specific point 【发布时间】：2012-02-20 22:29:41 【问题描述】：我很难找到使用 OpenCV 在 Python 中将图像围绕特定点旋转特定（通常非常小）角度的示例。
这是我目前所拥有的，但它产生了一个非常奇怪的结果图像，但它有点旋转：
def rotateImage( image, angle ):
if image != None:
dst_image = cv.CloneImage( image )
rotate_around = (0,0)
transl = cv.CreateMat(2, 3, cv.CV_32FC1 )
matrix = cv.GetRotationMatrix2D( rotate_around, angle, 1.0, transl )
cv.GetQuadrangleSubPix( image, dst_image, transl )
cv.GetRectSubPix( dst_image, image, rotate_around )
return dst_image
【问题讨论】：
【参考方案1】：import numpy as np
import cv2
def rotate_image(image, angle):
image_center = tuple(np.array(image.shape[1::-1]) / 2)
rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D(image_center, angle, 1.0)
result = cv2.warpAffine(image, rot_mat, image.shape[1::-1], flags=cv2.INTER_LINEAR)
return result
假设您使用的是 cv2 版本，该代码会找到您要旋转的图像的中心，计算变换矩阵并应用于图像。
【讨论】：
我想我可能已经取得了一些进展，但仍然遇到了问题。这是最新的代码： result = cv2.warpAffine(image, rot_mat, cv.GetSize(image), flags=cv2.INTER_LINEAR) Traceback（最近一次调用最后）： result = cv2.warpAffine(image, rot_mat, cv.GetSize (图像), flags=cv2.INTER_LINEAR) TypeError:angle 以度为单位。 docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/…【参考方案2】：
或者更容易使用 SciPy
from scipy import ndimage
#rotation angle in degree
rotated = ndimage.rotate(image_to_rotate, 45)
见 here 了解更多使用信息。
【讨论】：
我正在循环一个 png 目录并执行此操作，但我得到一个 RuntimeError: invalid rotation plane specified。有什么修复吗？ 你是否传递了一个打开的简历图像？来自：img = cv2.imread('messi5.jpg',0) 这对我来说很慢 很好，它更易于使用，并且您可以轻松决定是要保持图像大小 (reshape=True) 还是图像内容 (reshape=False)【参考方案3】：
def rotate(image, angle, center = None, scale = 1.0):
(h, w) = image.shape[:2]
if center is None:
center = (w / 2, h / 2)
# Perform the rotation
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))
return rotated
【讨论】：
【参考方案4】：cv2.warpAffine 函数以相反的顺序获取形状参数： (col,row) 上面的答案没有提到。这对我有用：
import numpy as np
def rotateImage(image, angle):
row,col = image.shape
center=tuple(np.array([row,col])/2)
rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D(center,angle,1.0)
new_image = cv2.warpAffine(image, rot_mat, (col,row))
return new_image
【讨论】：
getRotationMatrix2D 似乎也需要 (col,row)。center 也应该使用 (col,row)，就像在 @Omnipresent 的回答中所做的那样。
我同意不清楚。 @alex-rodrigues 的回答对 image.shape 进行了一些切片，以便按照正确的顺序为 warpAffine 获得宽度和高度： image.shape[1::-1] 这样做。它的作用是从第一个元素开始切片，步长值为 -1，因此向左移动，最终得到一个带有 [1][0] 的切片，即宽度（列），然后是高度（行）。【参考方案5】：
在获取正确的“bounding_box”或图像的新尺寸时，我遇到了上述一些解决方案的问题。因此这是我的版本
def rotation(image, angleInDegrees):
h, w = image.shape[:2]
img_c = (w / 2, h / 2)
rot = cv2.getRotationMatrix2D(img_c, angleInDegrees, 1)
rad = math.radians(angleInDegrees)
sin = math.sin(rad)
cos = math.cos(rad)
b_w = int((h * abs(sin)) + (w * abs(cos)))
b_h = int((h * abs(cos)) + (w * abs(sin)))
rot[0, 2] += ((b_w / 2) - img_c[0])
rot[1, 2] += ((b_h / 2) - img_c[1])
outImg = cv2.warpAffine(image, rot, (b_w, b_h), flags=cv2.INTER_LINEAR)
return outImg
【讨论】：
这是为了人脸检测吗？我想将视频帧旋转 90 度并运行 MTCNN，因为它不会检测到侧面躺着的正面（躺在地上的人） @mLstudent33 不，我将它用于不同的目的，但这只是旋转图像。所以如果你有角度，那应该没问题？ 我想是的。我可以旋转，运行检测，然后绘制cv2.rectangle()，然后将其旋转回来。感谢您的回复。【参考方案6】：
import imutils
vs = VideoStream(src=0).start()
...
while (1):
frame = vs.read()
...
frame = imutils.rotate(frame, 45)
更多：https://github.com/jrosebr1/imutils
【讨论】：
这个不会剪切任何图像：imutils.rotate_bound(frame, 90)【参考方案7】：
您可以简单地使用 imutils 包进行旋转。它有两种方法
-
rotate：以指定角度旋转图像。但是缺点是如果不是方形图像，图像可能会被裁剪。
Rotate_bound：它克服了旋转时出现的问题。它会在旋转图像时相应地调整图像的大小。
您可以在此博客上获得更多信息： https://www.pyimagesearch.com/2017/01/02/rotate-images-correctly-with-opencv-and-python/
【讨论】：
我可以在旋转的框架上运行人脸检测吗？ MTCNN 不会检测到侧身的正面。【参考方案8】：快速调整@alex-rodrigues 的答案...处理形状，包括通道数。
import cv2
import numpy as np
def rotateImage(image, angle):
center=tuple(np.array(image.shape[0:2])/2)
rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D(center,angle,1.0)
return cv2.warpAffine(image, rot_mat, image.shape[0:2],flags=cv2.INTER_LINEAR)
【讨论】：
【参考方案9】：您可以使用 opencv python 轻松旋转图像-
def funcRotate(degree=0):
degree = cv2.getTrackbarPos('degree','Frame')
rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((width / 2, height / 2), degree, 1)
rotated_image = cv2.warpAffine(original, rotation_matrix, (width, height))
cv2.imshow('Rotate', rotated_image)
如果您正在考虑创建一个轨迹栏，那么只需使用cv2.createTrackbar() 创建一个轨迹栏，然后从您的主脚本中调用funcRotate()fucntion。然后，您可以轻松地将其旋转到您想要的任何角度。有关实现的完整详细信息也可以在这里找到-Rotate images at any degree using Trackbars in opencv
【讨论】：
【参考方案10】：这是一个仅使用 openCV 围绕任意点 (x,y) 旋转的示例
def rotate_about_point(x, y, degree, image):
rot_mtx = cv.getRotationMatrix2D((x, y), angle, 1)
abs_cos = abs(rot_mtx[0, 0])
abs_sin = abs(rot_mtx[0, 1])
rot_wdt = int(frm_hgt * abs_sin + frm_wdt * abs_cos)
rot_hgt = int(frm_hgt * abs_cos + frm_wdt * abs_sin)
rot_mtx += np.asarray([[0, 0, -lftmost_x],
[0, 0, -topmost_y]])
rot_img = cv.warpAffine(image, rot_mtx, (rot_wdt, rot_hgt),
borderMode=cv.BORDER_CONSTANT)
return rot_img
【讨论】：
【参考方案11】：您可以使用以下代码：
import numpy as np
from PIL import Image
import math
def shear(angle,x,y):
tangent=math.tan(angle/2)
new_x=round(x-y*tangent)
new_y=y
#shear 2
new_y=round(new_x*math.sin(angle)+new_y)
#since there is no change in new_x according to the shear matrix
#shear 3
new_x=round(new_x-new_y*tangent)
#since there is no change in new_y according to the shear matrix
return new_y,new_x
image = np.array(Image.open("test.png"))
# Load the image
angle=-int(input("Enter the angle :- "))
# Ask the user to enter the angle of rotation
# Define the most occuring variables
angle=math.radians(angle)
#converting degrees to radians
cosine=math.cos(angle)
sine=math.sin(angle)
height=image.shape[0]
#define the height of the image
width=image.shape[1]
#define the width of the image
# Define the height and width of the new image that is to be formed
new_height = round(abs(image.shape[0]*cosine)+abs(image.shape[1]*sine))+1
new_width = round(abs(image.shape[1]*cosine)+abs(image.shape[0]*sine))+1
output=np.zeros((new_height,new_width,image.shape[2]))
image_copy=output.copy()
# Find the centre of the image about which we have to rotate the image
original_centre_height = round(((image.shape[0]+1)/2)-1)
#with respect to the original image
original_centre_width = round(((image.shape[1]+1)/2)-1)
#with respect to the original image
# Find the centre of the new image that will be obtained
new_centre_height= round(((new_height+1)/2)-1)
#with respect to the new image
new_centre_width= round(((new_width+1)/2)-1)
#with respect to the new image
for i in range(height):
for j in range(width):
#co-ordinates of pixel with respect to the centre of original image
y=image.shape[0]-1-i-original_centre_height
x=image.shape[1]-1-j-original_centre_width
#Applying shear Transformation
new_y,new_x=shear(angle,x,y)
new_y=new_centre_height-new_y
new_x=new_centre_width-new_x
output[new_y,new_x,:]=image[i,j,:]
pil_img=Image.fromarray((output).astype(np.uint8))
pil_img.save("rotated_image.png")
【讨论】：
【参考方案12】：您需要一个大小为 2x3 的齐次矩阵。第一个 2x2 是旋转矩阵，最后一列是平移向量。
以下是构建转换矩阵的方法：
# Exemple with img center point:
# angle = np.pi/6
# specific_point = np.array(img.shape[:2][::-1])/2
def rotate(img: np.ndarray, angle: float, specific_point: np.ndarray) -> np.ndarray:
warp_mat = np.zeros((2,3))
cos, sin = np.cos(angle), np.sin(angle)
warp_mat[:2,:2] = [[cos, -sin],[sin, cos]]
warp_mat[:2,2] = specific_point - np.matmul(warp_mat[:2,:2], specific_point)
return cv2.warpAffine(img, warp_mat, img.shape[:2][::-1])
【讨论】：
以上是关于OpenCV Python围绕特定点将图像旋转X度的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
OpenCV图像旋转90度函数cv2.transpose导致镜像翻转