情况一对未知角度的图片进行角度旋转

首先获取图片的角度

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as npimagepath = 'F://CHN_Char/char_after_bin.png'
img = cv2.imread(imagepath, -1)  #cv2.imread为image读取函数，imread(filename, flags=None)，filename为全路径（path+image name+后缀，flags一般选择-1，即不改变原图的模式。如果是RGB image，返回的是BGR nd array。
image, contours, _ = cv2.findContours(img, 2, 2) #cv2.findContours(img，mode, method)  找出图中的轮廓值，得到的轮廓值都是嵌套格式的for cnt in contours:# 最小外界矩形的宽度和高度width, height = cv2.minAreaRect(cnt)[1]if width* height > 100:# 最小的外接矩形rect = cv2.minAreaRect(cnt)box = cv2.boxPoints(rect)  # 获取最小外接矩形的4个顶点box = np.int0(box)if 0 not in box.ravel():'''绘制最小外界矩形for i in range(4):cv2.line(image, tuple(box[i]), tuple(box[(i+1)%4]), 0)  # 5'''# 旋转角度theta = cv2.minAreaRect(cnt)[2]if abs(theta) <= 45:print('图片的旋转角度为%s.'%theta)angle = theta# 仿射变换,对图片旋转angle角度
h, w = img.shape
center = (w//2, h//2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(img, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)# 保存旋转后的图片
cv2.imwrite('F://CHN_Char/after_rotated.png', rotated)

此时输出结果就是图片的旋转角度，并且得到经过旋转之后的图片。

情况二对图片进行旋转

首先要用到如下函数：

1.rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D(center, -5, 1)

参数说明：center表示中间点的位置，-5表示逆时针旋转5度，1表示进行等比列的缩放

2. cv2.warpAffine(img, rot_mat, (img.shape[1], img.shape[0]))

参数说明： img表示输入的图片，rot_mat表示仿射变化矩阵，(image.shape[1], image.shape[0])表示变换后的图片大小

具体实现的代码如下所示：

import cv2
import numpy as npclass BBox(object):def __init__(self, bbox):self.left = bbox[0]self.top = bbox[1]self.right = bbox[2]self.bottom = bbox[3]img = cv2.imread('0001.jpg')
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
h, w, c = img.shape
box = [0, 0, w, h]
bbox = BBox(box)center = ((bbox.left + bbox.right) / 2, (bbox.top + bbox.bottom) / 2)
rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D(center, -5, 1)
img_rotated_by_alpha = cv2.warpAffine(img, rot_mat, (img.shape[1], img.shape[0]))
# 获得图片旋转以后的关键点的位置
# lanmark_ = np.asarray([(rot_mat[0][0] * x + rot_mat[0][1] * y + rot_mat[0][2],
#                         rot_mat[1][0] * x + rot_mat[1][1] + rot_mat[1][2]) for (x, y) in landmark])cv2.imshow('img_rotated', img_rotated_by_alpha)
cv2.waitKey(0)# face = img_rotated_by_alpha[bbox.top:bbox.bottom + 1, bbox.left:bbox.right + 1]
#
# cv2.imshow('face', face)
# cv2.waitKey(0)

代码说明：

第一步：读入图片，进行图片展示

第二步：获取图片的宽，长，通道数，构造[0, 0, w, h], 即构造[x1, y1, x2, y2] 矩阵，实列化一个矩阵

第三步：计算其center值，将其代入到cv2.getRotationMatrix2D生成变化矩阵

第四步：使用cv2.warpAffine(img, rot_mat, (img.shape[1], img.shape[0])) 获得仿射变化以后的图像

第五步：如果是图片上的一个点，那么经过变化以后的坐标值为

(rot_mat[0][0] * x + rot_mat[0][1] * y + rot_mat[0][2], rot_mat[1][0] * x + rot_mat[1][1] * y + rot_mat[1][2]

第六步：进行旋转图片的图片展示，为了保证，这里也可以进行截图操作

经过如上的操作就可以将图片顺时针旋转5度。

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