基于OpenCV和C++ 实现图片旋转

图片旋转，本质上是对旋转后的图片中每个像素点计算在原图的位置。然后照搬过来就好。

（多说一句，如果计算出来在原图中的位置不是整数而是小数，因为像素点个数都是整数，就需要小数到整数的转换。这个转换过程是有讲究的，需要用到插值：最近邻插值、双线性插值等等。这里我使用的是最简单的最近邻插值，即对小数四舍五入成整数，C/C++ 实现四舍五入见 这里 ）

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：

  1. 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；
  2. 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）；
  3. 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<Vec3b>(i, j) = Vec3b(0, 0);
			}
			else{
				retMat.at<Vec3b>(i, j) = img.at<Vec3b>(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;
}

结果（旋转了20度）为

以上就是基于OpenCV和C++ 实现图片旋转的详细内容，更多关于c++ 图片旋转的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • opencv3/C++实现视频背景去除建模(BSM)

    视频背景建模主要使用到: 高斯混合模型(Mixture Of Gauss,MOG) createBackgroundSubtractorMOG2(int history=500, double varThreshold=16,bool detectShadows=true); K最近邻(k-NearestNeighbor,kNN) createBackgroundSubtractorKNN(int history=500, double dist2Threshold=400.0, bool de

  • OpenCV实现车牌字符分割(C++)

    之前的车牌定位中已经获取到了车牌的位置,并且对车牌进行了提取.我们最终的目的是进行车牌识别,在这之前需要将字符进行分割,方便对每一个字符进行识别,最后将其拼接后便是完整的车牌号码.关于车牌定位可以看这篇文章: OpenCV车牌定位(C++),本文使用的图片也是来自这里. 先来看一看原图: 最左边的汉字本来是 沪,截取时只获得了右边一点点的部分,这与原图和获取方法都有关,对于 川.沪- 这一类左右分开的字会经常发生这类问题,对方法进行优化后可以解决,这里暂时不进行讨论. 后面的字都是完整的,字符分

  • C++&&Opencv实现控制台字符动画的方法

    原理概述 首先利用opencv获取到图片中特定像素点的颜色 根据颜色所处的范围选择不同的字符 再在控制台的特定位置打印即可 重点就是获取像素点的颜色 获取图像中某像素点的颜色图片载入变量 opencv中可使用Mat类型来储存图片 Mat img; img = imread("图片路径"); 将图片转化为灰度图 为什么要把图片转为灰度图呢? 主要是为了使图片颜色单一 减少后面条件判断的工作量 不过也可以不去做这一步的处理 Mat gimg; //img转化为灰度图后输出到gimg中 cv

  • OpenCV实现车牌定位(C++)

    最近开始接触 C++ 了,就拿一个 OpenCV 小项目来练练手.在车牌自动识别系统中,从汽车图像的获取到车牌字符处理是一个复杂的过程,本文就以一个简单的方法来处理车牌定位. 我国的汽车牌照一般由七个字符和一个点组成,车牌字符的高度和宽度是固定的,分别为90mm和45mm,七个字符之间的距离也是固定的12mm,点分割符的直径是10mm. 使用的图片是从百度上随便找的(侵删),展示一下原图和灰度图: #include <iostream> #include <opencv2/highgui

  • opencv3/C++实现视频读取、视频写入

    视频读取 视频读取,主要利用VideoCapture类下的方法打开视频并获取视频中的帧,具体示例如下: #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { VideoCapture capture; Mat frame; frame= capture.open("E:/image/a1.avi"); if(!capture.isOpened()) { p

  • opencv3/C++实现霍夫圆/直线检测

    霍夫直线检测 参数说明: cv::HoughLinesP( InputArray src, // 输入图像(8位灰度图像) OutputArray lines, // 输出直线两点坐标(vector<Vec4i>) double rho, // 生成极坐标时候的像素扫描步长 double theta, //生成极坐标时候的角度步长(一般取CV_PI/180) int threshold, // 累加器阈值,获得足够交点的极坐标点才被看成是直线 double minLineLength=0;//

  • C++ opencv ffmpeg图片序列化实现代码解析

    0.如果路径中存在空格,用""把路径包括起来 1.使用ffmpeg命令 ffmpeg -y -framerate 10 -start_number 1 -i E:\Image\Image_%d.bmp E:\test.mp4 -y 表示输出时覆盖输出目录已存在的同名文件 -framerate 10 表示视频帧率 -start_number 1 表示图片序号从1开始 -i E:\Image\Image_%d.bmp 表示图片输入流格式 2.c++ 实现 ffmpeg命令 2.1.syst

  • C++使用OpenCV实现证件照蓝底换成白底功能（或其他颜色如红色）详解

    C++使用OpenCV实现证件照蓝底换成白底功能（或其他颜色如红色）详解

    本文实例讲述了C++使用OpenCV实现证件照蓝底换成白底功能(或其他颜色如红色).分享给大家供大家参考,具体如下: 今天刚好老师要办点事情,老师唯一的一张证件照是蓝色的,但是需要的底色是白色的,于是乎,好久不折腾的PS也忘记了,还好旁边的刚来的小学弟懂一点, 在那里慢慢的帮老师一点点的处理,PS在边缘的地方效果还真不咋地,确实是一门技术活. 于是我就想OpenCV能不能实现呢?一搜百度第一篇就是,但是人家转成红色,然后我又对HSV颜色空间不是很懂,最后在一个学习群里 但是文中未对HSV那一块做

  • opencv3/C++ FLANN特征匹配方式

    使用函数detectAndCompute()检测关键点并计算描述符 函数detectAndCompute()参数说明: void detectAndCompute( InputArray image, //图像 InputArray mask, //掩模 CV_OUT std::vector<KeyPoint>& keypoints,//输出关键点的集合 OutputArray descriptors,//计算描述符(descriptors[i]是为keypoints[i]的计算描述符

  • C++使用opencv处理两张图片的帧差

    本文为大家分享了使用opencv处理两张图片帧差的具体代码,供大家参考,具体内容如下 这个程序是两张图片做帧差,用C++实现的,把不同的地方用框框起来,仔细读一下程序,应该还是蛮简单的哈哈,opencv处理图片的基础. opencv配置不用我说了吧,源码cmake编译,然后导入vs即可. #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int mai

  • opencv3/C++轮廓的提取与筛选方式

    轮廓提取 findContours发现轮廓 findContours( InputOutputArray binImg, //输入8bit图像,0值像素值不变,非0的像素看成1:(变为二值图像) OutputArrayOfArrays contours,//输出找到的轮廓对象 OutputArray, hierachy// 图像的拓扑结构 int mode, //轮廓返回的模式(RETR_TREE等) int method,//发现方法(CHAIN_APPROX_SIMPLE等) Point o

随机推荐