图像旋转的MATLAB和OpenCV源码

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源码中用到的lena.jpg、lena_gray.png、pool.jpg图像的下载链接分别为：

lena.jpg_免费高速下载|百度网盘-分享无限制

http://pan.baidu.com/s/1bo5zC2F
pool.jpg_免费高速下载|百度网盘-分享无限制

先要说明的是，MATLAB得出的图像和OpenCV得出的源码在数据上是有差别的，但是都是对的！

先上MATLAB处理灰度图像的源码：

clear all;
close all;
clc;
a=imread('lena.jpg');
a=rgb2gray(a);
a1=imrotate(a,30,'bilinear');%%旋转函数，30为旋转角度，bilinear为旋转后不是整数点的像素值 通过双线性插值得到。当旋转角度为正时，逆时针旋转；当旋转角度为负时，顺时针旋转。
figure,imshow(a);
figure,imshow(a1);

再上MATLAB处理彩色图像的源码：

clear all;
close all;
clc;
a=imread('lena.jpg');R=a(:,:,1);
G=a(:,:,2);
B=a(:,:,3);R_r=imrotate(R,30,'bilinear');%旋转函数，30为旋转角度，bilinear为旋转后不是整数点的像素值 通过双线性插值得到。当旋转角度为正时，逆时针旋转；当旋转角度为负时，顺时针旋转。
G_r=imrotate(G,30,'bilinear');
B_r=imrotate(B,30,'bilinear');a1(:,:,1)=R_r;
a1(:,:,2)=G_r;
a1(:,:,3)=B_r;figure,imshow(a);
figure,imshow(a1);

再上OpenCV处理灰度级图像旋转的C源码(不使用MAT类)：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/legacy/compat.hpp>
#include <fstream>
using namespace std;
#pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"")  IplImage *FitRotate (IplImage* Img_old, double angle,int method) //使用透视变换实现图像的旋转{IplImage* Img_tmp = NULL; double anglerad  = (CV_PI* (angle/180)) ;//把角度制化为弧度制//计算旋转之后图片的新高度和宽度int newheight =int (fabs(( sin(anglerad)*Img_old->width )) + fabs(( cos(anglerad)*Img_old->height )) );int newwidth  =int (fabs(( sin(anglerad)*Img_old->height)) + fabs(( cos(anglerad)*Img_old->width)) );Img_tmp = cvCreateImage(cvSize(newwidth,newheight), IPL_DEPTH_8U, 1);cvFillImage(Img_tmp,0);//如果return Img_tmp;则旋转后的图像与输入图像大小不一致IplImage* dst = cvCloneImage( Img_old );//如果return dst;则旋转后的图像与输入图像大小一致float m[6];            CvMat M = cvMat( 2, 3, CV_32F, m );//从这里开始是核心算法CvPoint2D32f src_point[4];CvPoint2D32f dst_point[4];src_point[0].x=0.0;                    src_point[0].y=0.0;src_point[1].x=0.0;                    src_point[1].y=(float) Img_old->height; src_point[2].x=(float) Img_old->width; src_point[2].y=(float) Img_old->height;src_point[3].x=(float) Img_old->width; src_point[3].y=0.0;dst_point[0].x=0;               dst_point[0].y=(float) fabs(( sin(anglerad)*Img_old->width ));dst_point[1].x=(float) fabs(( sin(anglerad)*Img_old->height));              dst_point[1].y=(float) fabs(( sin(anglerad)*Img_old->width ))+(float) fabs(( cos(anglerad)*Img_old->height));dst_point[2].x=(float) fabs(( sin(anglerad)*Img_old->height))+(float) fabs(( cos(anglerad)*Img_old->width));dst_point[2].y=(float) fabs(( cos(anglerad)*Img_old->height));dst_point[3].x=(float) fabs(( cos(anglerad)*Img_old->width));dst_point[3].y=0;float newm[9];            CvMat newM = cvMat( 3, 3, CV_32F, newm );cvWarpPerspectiveQMatrix(src_point,dst_point,&newM);cvWarpPerspective(Img_old,dst,&newM,CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS, cvScalarAll(0) );cvWarpPerspective(Img_old,Img_tmp,&newM,CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS, cvScalarAll(0) );return Img_tmp;//return dst;}int main()
{IplImage *pSrcImage = cvLoadImage("lena.png", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);  //IplImage *pOutImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U,1);IplImage *pOutImage = NULL;pOutImage=FitRotate(pSrcImage,70,1);cvSaveImage("pOutImage_lena.png",pOutImage);  const char *pstrWindowsATitle = "原图";  const char *pstrWindowsBTitle = "变换后的图"; //创建窗口      cvNamedWindow(pstrWindowsATitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);      cvNamedWindow(pstrWindowsBTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);//在指定窗口中显示图像      cvShowImage(pstrWindowsATitle, pSrcImage);    cvShowImage(pstrWindowsBTitle, pOutImage);    //等待按键事件      cvWaitKey();      cvDestroyWindow(pstrWindowsATitle);  cvDestroyWindow(pstrWindowsBTitle); cvReleaseImage(&pSrcImage);  cvReleaseImage(&pOutImage);    return 0;
}

再上OpenCV处理RGB图像旋转的C源码(不使用MAT类)：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/legacy/compat.hpp>
#include <fstream>
using namespace std;
#pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"")  int main()
{  double degree = 30; // rotate 30 degree  double angle = degree  * CV_PI / 180.; // angle in radian  double a = sin(angle), b = cos(angle); // sine and cosine of angle  // Load source image as you wish  IplImage *imgSrc = cvLoadImage("lena.jpg");  int w_src = imgSrc->width;  int h_src = imgSrc->height;  cvNamedWindow ("src", 1);  cvShowImage ("src", imgSrc);  // Make w_dst and h_dst to fit the output image  int w_dst = int(h_src * fabs(a) + w_src * fabs(b));  int h_dst = int(w_src * fabs(a) + h_src * fabs(b));  // map matrix for WarpAffine, stored in statck array  double map[6];  CvMat map_matrix = cvMat(2, 3, CV_64FC1, map);  // Rotation center needed for cv2DRotationMatrix  CvPoint2D32f pt = cvPoint2D32f(w_src / 2, h_src / 2);  cv2DRotationMatrix(pt, degree, 1.0, &map_matrix);  // Adjust rotation center to dst's center,  // otherwise you will get only part of the result  map[2] += (w_dst - w_src) / 2;  map[5] += (h_dst - h_src) / 2;  // We need a destination image  IplImage *imgDst = cvCreateImage(cvSize(w_dst, h_dst), 8, 3); //按我的想像,如果把3改成1就能处理灰度图像才对,但要报错cvWarpAffine(  imgSrc,   imgDst,  &map_matrix,  CV_INTER_LINEAR | CV_WARP_FILL_OUTLIERS,  cvScalarAll(0)  );  //cvSaveImage("lena_gray_rotation.png",imgDst);  //将图像保存到硬盘// Don't forget to release imgSrc and imgDst if you no longer need them  cvNamedWindow( "dst_big", 1 );  cvShowImage( "dst_big", imgDst);  cvWaitKey(0);  cvReleaseImage(&imgSrc);  cvReleaseImage(&imgDst);  return 0;
}

需要说明的是，按理在OpenCV处理RGB图像旋转的源码中，把语句 IplImage *imgDst = cvCreateImage(cvSize(w_dst, h_dst), 8, 3); 中的3改成1，应该就可以处理灰度图像才对，但我试了，报错，不知道怎么回事！我的源图像是灰度图像也报错！

结果如下图所示：

MATLAB的结果：

OpenCV的结果：

再上OpenCV的C++源码(使用MAT类,并且RGB和灰度图像都能处理)

//OpenCV版本2.4.9
//交流QQ2487872782 #include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace cv;
using namespace std;
cv::Mat angelRotate(cv::Mat& src, int angle)
{// 角度转换float alpha = float(angle * CV_PI / 180);// 构造旋转矩阵float rotateMat[3][3] = { {cos(alpha), -sin(alpha), 0},{sin(alpha), cos(alpha), 0}, {0, 0, 1} };int nSrcRows = src.rows;int nSrcCols = src.cols;// 计算旋转后图像矩阵各个顶点位置float a1 = nSrcCols * rotateMat[0][0] ;float b1 = nSrcCols * rotateMat[1][0] ;float a2 = nSrcCols * rotateMat[0][0] + nSrcRows * rotateMat[0][1];float b2 = nSrcCols * rotateMat[1][0] +nSrcRows * rotateMat[1][1];float a3 = nSrcRows * rotateMat[0][1];float b3 = nSrcRows * rotateMat[1][1];// 计算出极值点float kxMin =  min( min( min(0.0f,a1), a2 ), a3);float kxMax =  max( max( max(0.0f,a1), a2 ), a3);float kyMin =  min( min( min(0.0f,b1), b2 ), b3);float kyMax =  max( max( max(0.0f,b1), b2 ), b3);// 计算输出矩阵的尺寸int nRows = int(abs(kxMax - kxMin));int nCols = int(abs(kyMax - kyMin));cv::Mat dst(nRows, nCols, src.type(),cv::Scalar::all(0)); for( int i = 0; i < nRows; ++i){       for (int  j = 0; j < nCols; ++j){// 旋转坐标转换int x =  (j + kxMin) * rotateMat[0][0] -(i + kyMin) * rotateMat[0][1] ;int y = -(j + kxMin) * rotateMat[1][0] + (i + kyMin) * rotateMat[1][1] ;if( (x >= 0) && (x < nSrcCols) && (y >= 0) && (y < nSrcRows) ) {  dst.at<cv::Vec3b>(i,j) = src.at<cv::Vec3b>(y,x);}}}return dst;
}
int main()
{/*cv::Mat srcImage = cv::imread("pool.jpg"); */cv::Mat srcImage = cv::imread("lena_gray.png"); if(!srcImage.data) return -1;cv::imshow("srcImage", srcImage); int angle = 30;cv::Mat resultImage = angelRotate(srcImage, angle);imshow("resultImage", resultImage);cv::waitKey(0);return 0;
}

运行结果如下图所示：

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