opencv如何实现图像旋转

一、介绍OpenCV库OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了一系列用于图像处理和计算机视觉的工具和函数。

OpenCV是基于BSD许可（Berkeley Software Distribution license）发行的，因此它可以免费用于商业和研究目的。

二、 Python中的OpenCVPython是一种简单而强大的编程语言，它在科学计算和图像处理领域得到了广泛的应用。

在Python中使用OpenCV库，可以方便快捷地进行图像处理和计算机视觉任务。

OpenCV库提供了丰富的API，可以用于图像处理、特征检测、对象识别等方面。

三、旋转图像的需求在图像处理中，有时需要对图像进行旋转操作，以便实现图像的矫正、校准或者特定角度的展示。

在Python中，可以利用OpenCV库实现图像的旋转操作。

四、旋转图像的方法在Python中，使用OpenCV库可以轻松实现图像的旋转操作。

下面介绍两种常用的旋转方法：1. 旋转函数在OpenCV中，可以使用getRotationMatrix2D()和warpAffine()两个函数来实现图像的旋转操作。

具体步骤如下：1）使用getRotationMatrix2D()函数来获取旋转矩阵。

该函数接受三个参数，分别为旋转中心点、旋转角度和缩放比例。

可以使用如下代码获取旋转矩阵：```center = (image.shape[1] / 2, image.shape[0] / 2)angle = 45scale = 1.0M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)```2）使用warpAffine()函数来进行图像的旋转。

该函数接受三个参数，分别为原始图像、旋转矩阵和输出图像大小。

可以使用如下代码进行图像的旋转：```rotated = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))```通过以上两个步骤，就可以实现图像的旋转操作。

opencv翻转函数在OpenCV中，有3种不同的翻转函数：cv::flip()、cv::transpose()和cv::rotate()。

它们分别用于沿水平/垂直/对角线轴翻转矩阵、转置矩阵和旋转矩阵。

1. cv::flip()函数：。

该函数有3个参数：source（要翻转的矩阵）、dst（输出矩阵）和flipCode（用于指定要执行的操作）。

flipCode参数有3种不同的值：。

- flipCode = 0：沿x轴（垂直翻转）。

- flipCode > 0：沿y轴（水平翻转）。

- flipCode < 0：沿x轴和y轴（垂直和水平翻转）。

以下是一个使用cv::flip()翻转图像的示例：。

```。

cv::Mat src = cv::imread("input.jpg");。

cv::Mat dst;。

cv::flip(src, dst, 0); // 垂直翻转。

cv::imshow("Output", dst);。

cv::waitKey();。

```。

2. cv::transpose()函数：。

该函数用于矩阵转置，即交换行和列。

该函数只有1个参数：source （要转置的矩阵）。

以下是一个使用cv::transpose()转置矩阵的示例：。

```。

cv::Mat src = cv::Mat::eye(3, 3, CV_32FC1); // 生成一个3x3的单位矩阵。

cv::Mat dst;。

cv::transpose(src, dst); // 转置。

std::cout << src << std::endl << std::endl << dst << std::endl; // 输出源矩阵和目标矩阵。

```。

3. cv::rotate()函数：。

该函数用于对矩阵进行旋转。

它有4个参数：source（要旋转的矩阵）、dst（输出矩阵）、rotateCode（用于指定旋转方向）和rotateAngle（用于指定旋转角度）。

open cv常见操作OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源图像处理库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。

本文将介绍一些常见的OpenCV操作，包括图像读取、显示、保存、调整大小、灰度化、边缘检测、图像平滑和图像旋转等。

一、图像读取和显示使用OpenCV读取图像非常简单，只需要调用cv2.imread()函数并指定图像的路径即可。

读取后的图像数据可通过cv2.imshow()函数进行显示。

需要注意的是，OpenCV读取的图像数据是以BGR顺序存储的，如果需要显示正确的颜色，需要将其转换为RGB格式。

二、图像保存使用cv2.imwrite()函数可以将图像保存为指定的文件。

该函数的第一个参数是保存的路径及文件名，第二个参数是要保存的图像数据。

三、调整图像大小图像大小调整是图像处理中常见的操作之一，OpenCV提供了cv2.resize()函数实现图像的缩放。

该函数的第一个参数是要调整大小的图像，第二个参数是目标图像的大小，可以指定为具体的像素值或者按比例缩放。

四、图像灰度化灰度化是指将彩色图像转换为灰度图像的过程。

在OpenCV中，可以使用cv2.cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像。

该函数的第一个参数是要转换的图像，第二个参数是转换的方式，可以指定为cv2.COLOR_BGR2GRAY。

五、边缘检测边缘检测是图像处理中常见的操作之一，可以用于检测物体的边界。

在OpenCV中，可以使用cv2.Canny()函数实现边缘检测。

该函数的第一个参数是要检测边缘的图像，第二个参数是设定的阈值，用于控制边缘的检测结果。

六、图像平滑图像平滑可以用于去除图像中的噪声，使图像变得更加清晰。

在OpenCV中，可以使用cv2.GaussianBlur()函数实现图像的高斯平滑。

该函数的第一个参数是要平滑的图像，第二个参数是高斯核的大小，用于控制平滑的程度。

七、图像旋转图像旋转可以改变图像的角度，常用于图像的矫正和特征提取。

opencv rotatedrect 操作摘要：1.OpenCV 简介2.旋转矩形操作的意义3.旋转矩形操作的实现方法4.示例代码及解析5.总结正文：1.OpenCV 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library，开源计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。

OpenCV 的主要目标是提供一组通用的函数库，以帮助开发人员实现实时计算机视觉应用。

它支持多种操作系统，包括Windows、Linux 和Mac OS 等。

在OpenCV 中，我们可以找到许多图像处理和计算机视觉方面的功能，如图像读取、图像显示、图像滤波、特征检测、目标跟踪、人脸识别等。

2.旋转矩形操作的意义在计算机视觉领域，图像处理是其中的一个重要分支。

在图像处理中，我们常常需要对图像中的目标进行分析和操作。

例如，在人脸识别系统中，我们需要检测人脸并进行特征提取；在车牌识别系统中，我们需要检测车牌并进行识别。

在这些应用中，旋转矩形操作是一种常见的图像处理方法。

它可以帮助我们检测图像中的矩形区域，并按照一定的角度进行旋转。

这种操作在实际应用中有很多用处，例如，它可以帮助我们纠正图像中倾斜的文本，或者对图像中的矩形目标进行旋转处理以进行特征提取等。

3.旋转矩形操作的实现方法在OpenCV 中，我们可以使用“旋转矩形”函数（rotateRect）来实现旋转矩形操作。

该函数的原型如下：```pythoncv2.rotateRect(src, dst, angle, scale, rotateType)```其中，参数的含义如下：- `src`：输入图像（原图像）。

- `dst`：输出图像（旋转后的图像）。

- `angle`：旋转的角度，以度为单位。

- `scale`：缩放因子，如果为1，则表示不进行缩放。

- `rotateType`：旋转方式，取值范围为0 到3，分别表示顺时针旋转90 度、逆时针旋转90 度、顺时针旋转180 度和逆时针旋转180 度。

opencv 图像翻转、旋转转自：/watkinsong/article/details/91896491.图像左右翻转、翻转90度opencv中并没有直接封装图像旋转任意角度的函数，一般我们可以使用仿射变换获得旋转后的图像，这时候可以进行任意角度的旋转，但是如果我们需要将图像旋转90度，例如只是对图像进行左右翻转，或者旋转90度将图像放倒，那么如果还使用仿射变换，显得有些不是很简单，有点过于复杂。

实际上可以使用求转置矩阵的方式将图像旋转90度，然后可以沿着指定的坐标轴对旋转后的图像进行翻转变化。

使用transpose(src, dst);对目标图像进行转置变换，可以将垂直的图像变为水平放置。

然后使用flip()函数对图像进行翻转。

整个过程非常简单，可以看下下面的代码就非常清晰的了解了。

// ImageFlip.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include "stdafx.h"#include "opencv/cv.h"#include "opencv/highgui.h"#include "stdio.h"#include "iostream"using namespace cv;using namespace std;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) {Mat src = imread("lena.jpg");Mat dst;transpose(src, dst);Mat dst2;flip(dst, dst2, 1); // flip by y axis Mat dst3;flip(dst, dst3, 0); // flip by x axis Mat dst4;flip(dst, dst4, -1); // flip by both axises imshow("src", src);imshow("dst", dst);imshow("dst2", dst2);imshow("dst3", dst3);imshow("dst4", dst4); cvWaitKey();return 0;}实验结果：原始图像：转置以后：flip(dst, dst2, 1); // flip by y axis2、任意角度旋转、同时缩放（输出图像大小与输入图像大小相同，容易造成图像不全）下面这份代码用于实现对图像的缩放与旋转。

【opencv+python】图像的基本操作：缩放、剪切、位移、旋转、仿射变换1.缩放代码：# 使⽤resize函数实现图⽚缩放import cv2src = cv2.imread("C:/360Downloads/1.jpg", 1)cv2.imshow("src", src)srcInfo = src.shapeheight = srcInfo[0]width = srcInfo[1]dstHeight = int(height * 0.5)dstWidth = int(width * 0.5)dst = cv2.resize(src, (dstWidth, dstHeight))cv2.imshow("dst", dst)cv2.waitKey(0)# 使⽤warpAffine函数实现图⽚缩放import cv2import numpy as npsrc = cv2.imread("C:/360Downloads/1.jpg", 1)cv2.imshow("src", src)srcInfo = src.shapeheight = int(srcInfo[0]/2)width = int(srcInfo[1]/2)# 将图⽚缩⼩为原来的⼀半：# xNew = x * 0.5# yNew = y * 0.5# xNew = x * A1 + y * A2 + B1# yNew = x * A3 + y * A4 + B2# np.float32([[A1, A3, B1],# [A2, A4, B2]])matScale = np.float32([[0.5, 0, 0],[0, 0.5, 0]])dst = cv2.warpAffine(src, matScale, (width, height))cv2.imshow("dst", dst)cv2.waitKey(0)效果：2.剪切代码：# 图⽚剪切import cv2src = cv2.imread("C:/360Downloads/1.jpg", 1) cv2.imshow("src", src)# [⾏，列]dst = src[100:200, 100:300]cv2.imshow("dst", dst)cv2.waitKey(0)效果：3.位移代码：# 图像位移import cv2import numpy as npsrc = cv2.imread("C:/360Downloads/1.jpg", 1)cv2.imshow("src", src)srcInfo = src.shapeheight = srcInfo[0]width = srcInfo[1]# 左移100，下移200：# xNew = x + 100# yNew = y + 200# xNew = x * A1 + y * A2 + B1# yNew = x * A3 + y * A4 + B2# np.float32([[A1, A3, B1],# [A2, A4, B2]])matShift = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 200]])dst = cv2.warpAffine(src, matShift, (width, height)) cv2.imshow("dst", dst)cv2.waitKey(0)效果：4.旋转代码：# 旋转图像import cv2src = cv2.imread("C:/360Downloads/1.jpg", 1)cv2.imshow("src", src)srcInfo = src.shapeheight = srcInfo[0]width = srcInfo[1]# getRotationMatrix2D 函数可获取旋转的仿射矩阵# 参数依次为（旋转中⼼，旋转⾓度，缩放⽐例）matRotate = cv2.getRotationMatrix2D((0, 0), 45, 0.5) dst = cv2.warpAffine(src, matRotate, (width, height))cv2.imshow("dst", dst)cv2.waitKey(0)效果：5.仿射变换代码：# 仿射变换import cv2import numpy as npsrc = cv2.imread("C:/360Downloads/1.jpg", 1)cv2.imshow("src", src)srcInfo = src.shapeheight = srcInfo[0]width = srcInfo[1]# 三点确定⼀个平⾯# getAffineTransform 函数可获取仿射矩阵# 参数依次为（源图像的三点坐标，⽬标图像的三点坐标）# 三点分别为（左上⾓，左下⾓，右上⾓）matSrc = np.float32([[0, 0], [0, height - 1], [width - 1, 0]])matDst = np.float32([[50, 50], [150, height - 100], [width - 100, 150]]) matAffine = cv2.getAffineTransform(matSrc, matDst)dst = cv2.warpAffine(src, matAffine, (width, height))cv2.imshow("dst", dst)cv2.waitKey(0)效果：。

opencv transform方法OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法。

其中，transform方法是Opencv中的一个重要函数，用于对图像进行几何变换。

在本文中，我们将介绍Opencv中的transform方法的使用以及其常见的应用场景。

一、什么是transform方法transform方法是Opencv中的一个函数，用于对图像进行几何变换。

它可以实现平移、旋转、缩放和仿射变换等操作。

通过transform 方法，我们可以根据需求对图像进行各种形式的变换，从而实现对图像的处理和分析。

二、transform方法的基本用法使用transform方法需要首先导入Opencv库，并加载图像。

然后，我们可以通过transform方法来对图像进行变换。

下面是一个简单的示例代码：```import cv2# 加载图像img = cv2.imread('image.jpg')# 定义变换矩阵M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])# 进行变换transformed_img = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))# 显示变换后的图像cv2.imshow('Transformed Image', transformed_img)cv2.waitKey(0)```在上述代码中，我们首先使用cv2.imread函数加载一张图像。

然后，定义了一个变换矩阵M，该矩阵可以实现图像的平移操作。

最后，通过cv2.warpAffine函数将图像进行平移变换，并使用cv2.imshow函数显示变换后的图像。

三、transform方法的常见应用场景1. 平移变换平移变换是transform方法中最常见的操作之一。

通过平移变换，我们可以将图像在水平和垂直方向上进行移动。

python-opencv-图像镜像翻转
图像镜像翻转的基本概念:
图像的镜像翻转指的是将图像以某条中轴线为中⼼进⾏镜像对换。

图像的镜像翻转根据翻转的⽅向可分为⽔平镜像翻转、垂直镜像翻转和对⾓镜像翻转3种。

⽔平镜像翻转指的是将图像的左右两部分以图像垂直中轴线为中⼼进⾏镜像对换。

垂直镜像翻转指的是将图像的上下两部分以图像⽔平中轴线为中⼼进⾏镜像对换。

对⾓镜像翻转指的将图像以图像⽔平中轴线和垂直中轴线的交点为中⼼进⾏镜像对换，也可以看做是以图像对⾓线为中⼼进⾏的镜像对换。

从上述描述中我们不难看出，图像的镜像翻转得到的图像与原图像构成的图像是⼀个轴对称图像。

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread("3.jpg")
cv2.imshow("yuan", img)
img1 = cv2.flip(img,1) #镜像
'''
参数2 必选参数。

⽤于指定镜像翻转的类型，其中0表⽰绕×轴正直翻转，即垂直镜像翻转；1表⽰绕y轴翻转，即⽔平镜像翻转；-1表⽰绕×轴、y轴两个轴翻转，即对⾓镜像翻转。

参数3 可选参数。

⽤于设置输出数组，即镜像翻转后的图像数据，默认为与输⼊图像数组⼤⼩和类型都相同的数组。

'''
cv2.imshow('dst',img1)
cv2.waitKey(0)
效果图：。

opencv rotatedrect 操作摘要：1.介绍opencv库2.介绍rotatedrect概念3.操作步骤与实例演示4.应用场景及实用性正文：【1】介绍opencv库OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、视频分析、机器学习等领域。

它提供了丰富的函数和接口，使得开发者可以轻松实现图像处理、特征提取、目标检测等任务。

在OpenCV中，rotatedrect（旋转矩形）是一个实用的概念，可以方便地对图像进行旋转、缩放等操作。

【2】介绍rotatedrect概念旋转矩形（rotatedrect）是一种特殊的矩形，它的四个顶点不再呈直角，而是围绕一个固定点（中心点）旋转。

在OpenCV中，我们可以通过调用rotatedrect函数来创建一个旋转矩形对象，并进行相关操作。

【3】操作步骤与实例演示以下是一个简单的实例，展示如何使用OpenCV库实现旋转矩形的操作：1.导入所需库：```pythonimport cv2import numpy as np```2.读取图像并获取其尺寸：```pythonimg = cv2.imread("example.jpg")height, width, _ = img.shape```3.创建一个旋转矩形对象：```pythoncenter = (width // 2, height // 2) # 中心点坐标angle = 45 # 旋转角度rotatedRect = cv2.rotatedRect(img, center, angle)```4.绘制原始矩形和旋转矩形：```pythoncv2.rectangle(img, (0, 0), (width, height), (0, 255, 0), 2)cv2.rectangle(img, rotatedRect[0], rotatedRect[1], (0, 255, 0), 2) ```5.显示图像：```pythoncv2.imshow("Original Image", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```6.保存结果：```pythoncv2.imwrite("output.jpg", img)```【4】应用场景及实用性旋转矩形在许多计算机视觉任务中具有广泛的应用，如图像识别、目标检测、图像拼接等。

Opencv是一个开源计算机视觉库，可用于处理图像和视频。

在Opencv中，缩放、旋转和模板匹配是常见的图像处理操作，了解这些操作的原理对于深入理解Opencv的工作原理非常重要。

本文将对Opencv中缩放、旋转和模板匹配的原理进行详细介绍，希望能帮助读者更好地掌握图像处理的相关知识。

一、缩放原理1.1 缩放的概念在图像处理中，缩放是指改变图像的尺寸大小。

通常情况下，我们会将图像缩小或放大到需要的大小。

Opencv中提供了resize函数来实现图像的缩放操作。

1.2 缩放的原理Opencv中的resize函数使用了插值算法来实现图像的缩放。

常见的插值算法包括最近邻插值、双线性插值和立方插值。

在进行图像缩放时，resize函数会根据目标图像的大小和原始图像的大小，使用插值算法来计算新图像中每个像素的数值。

这样就可以实现图像的缩放操作。

二、旋转原理2.1 旋转的概念旋转是指改变图像的旋转角度，使得图像产生旋转的效果。

Opencv 中提供了getRotationMatrix2D和warpAffine函数来实现图像的旋转操作。

2.2 旋转的原理Opencv中的旋转操作是通过仿射变换来实现的。

使用getRotationMatrix2D函数来计算出旋转的变换矩阵。

使用warpAffine函数来对图像进行仿射变换，从而实现图像的旋转效果。

在进行仿射变换时，Opencv会对图像进行插值计算，以确保图像旋转后的质量和清晰度。

三、模板匹配原理3.1 模板匹配的概念模板匹配是一种在图像中寻找指定模式的方法。

在Opencv中，模板匹配可以用来在一幅图像中搜索和识别特定的模式。

Opencv中提供了matchTemplate和minMaxLoc函数来实现模板匹配操作。

3.2 模板匹配的原理Opencv中的模板匹配是通过将一个模板图像与另一幅目标图像进行比较来实现的。

将模板图像和目标图像转换为灰度图像。

使用matchTemplate函数对目标图像进行模板匹配计算，得到一个结果图像。