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本篇文章为大家展示了怎么在OpenCV中利用C++ 实现一个图片旋转效果,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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图形图像课上一般会介绍旋转变换矩阵,其中 t 为需要旋转的角度,[x'; y']是变换后坐标(其中分号表示上下关系):
即表示为:[x'; y'] = [cos(t) sin(t); -sin(t) cos(t)][x; y]
因为我个人兴趣爱好(放P就是老师逼的。。。),不允许使用 OpenCV 封装好的旋转函数。只能自己实现,我开始的想法是:先求变换矩阵逆矩阵,然后将一张全黑图中每个点一一对应插值到原图中。
结果发现转换后图片全黑了……
后来发现原点设置不对。用OpenCV中的 Mat格式存储(或二维数组)的图片, 原点在左上角 。但是想要实现的 旋转原点在图片中心 。
同时, Mat格式存储(或二维数组)的 坐标系中 y轴正方向向下 。这样人类视觉上的顺时针旋转,在二维数组的坐标系中是逆时针旋转。
最重要的一点,也是二维数组操作中极易忽略的一点: 数组操作的是 数组下标 ,不是坐标系(数组的行数 rows 是矩形的宽 width ,列数 cols 是矩形的长 length ) 。比如坐标系(此时为了更贴近数组布局,我们 假设 y 轴坐标系是向下的 )中,矩形顶点是:
但是在数组中,因为是行优先,所以四个点的下标取值为:
有没有发现,两种坐标是相反的!
总结下来,我们的图片旋转需要注意以下几点:
变换后图片中的每个像素点(i; j),需要平移到相对旋转中心的新坐标,即(i - Mat.rows/2; j - Mat.cols/2)。计算完成之后,需要再次 还原 到相对左上角原点的旧坐标;
本来需要 变换后图片 乘以 原图 变换矩阵的 逆矩阵 对应到原图中坐标。但是因为y轴方向向下,所以 变换后图片 乘以 原图 变换矩阵(无需逆矩阵) 即可对应到原图中坐标(顺时针旋转50度,还原操作是逆时针旋转50度);
矩阵下标与原图变换矩阵相乘之前,需要将矩阵 下标两值互换 。相乘之后,需要 再次互换下标值 还原成矩阵下标。
因此对于一个经过旋转 t 度之后 数组下标 为[m‘, n']的像素值,还原成原图中的 数组下标 [m; n]计算为:
[cos(t) -sin(t); sin(t) cos(t)] ([m'; n'] - [Mat.rows/2; Mat.cols/2]) = [m; n] - [Mat.rows/2; Mat.cols/2]
源代码附上:
Mat nearestNeighRotate(cv::Mat img, float angle) { int len = (int)(sqrtf(pow(img.rows, 2) + pow(img.cols, 2)) + 0.5); Mat retMat = Mat::zeros(len, len, CV_8UC3); float anglePI = angle * CV_PI / 180; int xSm, ySm; for(int i = 0; i < retMat.rows; i++) for(int j = 0; j < retMat.cols; j++) { xSm = (int)((i-retMat.rows/2)*cos(anglePI) - (j-retMat.cols/2)*sin(anglePI) + 0.5); ySm = (int)((i-retMat.rows/2)*sin(anglePI) + (j-retMat.cols/2)*cos(anglePI) + 0.5); xSm += img.rows / 2; ySm += img.cols / 2; if(xSm >= img.rows || ySm >= img.cols || xSm <= 0 || ySm <= 0){ retMat.at(i, j) = Vec3b(0, 0); } else{ retMat.at (i, j) = img.at (xSm, ySm); } } return retMat; }
好,我们来测试看看:
int main() { Mat img = imread("../HelloWorld.png"); retImg = nearestNeighRotate(img, -20.f); namedWindow("nearNeigh", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("nearNeigh", retImg); waitKey(); cvDestroyAllWindows(); return 0; }
上述内容就是怎么在OpenCV中利用C++ 实现一个图片旋转效果,你们学到知识或技能了吗?如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备,欢迎关注创新互联行业资讯频道。