opencv实现图片的任意角度旋转

一旋转角度坐标的计算

1.如果O点为圆心,则点P绕点O旋转redian弧度之后,点P的坐标变换为点Q的计算公式为:

Q.x=P.x*cos(redian)-P.y*sin(redian)

Q.y=P.x*sin(redian)+P.y*cos(redian)

redian表示的为弧度

弧度与角度的变换公式为:

redian=pi*180/angle

2. 如果O点不是圆心,则点P绕点O旋转redian弧度之后,点P的坐标变换为Q的计算公式如下:

Q.x=(P.x-O.x)*cos(redian)-(P.y-O.y)*sin(redian)+O.x

Q.y=(P.x-O.x)*sin(redian)+(P.y-O.y)*cos(redian)+O.y

二旋转任意角度的步骤

1.首先默认旋转45度时,所扩展的图像最大,即为根号2倍的长或宽的最大值,将图像填充到可能达到的最大

2 使用getRotationMatrix2D函数求取旋转矩阵,使用warpAffine函数旋转矩阵

3 求旋转之后包括图像的最大的矩形

4 删除多余的黑色边框

三实现

#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;void rotate_arbitrarily_angle(Mat &src,Mat &dst,float angle)
{float radian = (float) (angle /180.0 * CV_PI);//填充图像int maxBorder =(int) (max(src.cols, src.rows)* 1.414 ); //即为sqrt(2)*maxint dx = (maxBorder - src.cols)/2;int dy = (maxBorder - src.rows)/2;copyMakeBorder(src, dst, dy, dy, dx, dx, BORDER_CONSTANT);//旋转Point2f center( (float)(dst.cols/2) , (float) (dst.rows/2));Mat affine_matrix = getRotationMatrix2D( center, angle, 1.0 );//求得旋转矩阵warpAffine(dst, dst, affine_matrix, dst.size());//计算图像旋转之后包含图像的最大的矩形float sinVal = abs(sin(radian));float cosVal = abs(cos(radian));Size targetSize( (int)(src.cols * cosVal +src.rows * sinVal),(int)(src.cols * sinVal + src.rows * cosVal) );//剪掉多余边框int x = (dst.cols - targetSize.width) / 2;int y = (dst.rows - targetSize.height) / 2;Rect rect(x, y, targetSize.width, targetSize.height);dst = Mat(dst,rect);
}int main() {cv::Mat src=cv::imread("../3.png");cv::Mat dst;rotate_arbitrarily_angle(src,dst,30);cv::imshow("src",src);cv::imshow("dst",dst);cv::waitKey(0);return 0;
}

原图

绕中心点旋转30度的结果

需要注意的是该方法仅适用于水平图像旋转到有角度的图像,至于可以随意旋转角度的方法我现在还不知道如何完成,以后有机会再做.

以上做法还有个最大的缺点是在旋转之后像素大小发生了变化,如果你要对像素操作就会产生很多问题,接下来的代码会将像素固定下来,不过也是针对旋转到一定角度之后再返回到水平位置的代码,具有很大的局限性,研究明白之后再更新其他情况

cv::Mat rotate_arbitrarily_angle1(cv::Mat matSrc, float angle, bool direction,int height,int width) {float theta = angle * CV_PI / 180.0;int nRowsSrc = matSrc.rows;int nColsSrc = matSrc.cols; // 如果是顺时针旋转if (!direction) theta = 2 * CV_PI - theta; // 全部以逆时针旋转来计算// 逆时针旋转矩阵float matRotate[3][3]{ {std::cos(theta), -std::sin(theta), 0},{std::sin(theta), std::cos(theta), 0 },{0, 0, 1} };float pt[3][2]{{ 0, nRowsSrc },{nColsSrc, nRowsSrc},{nColsSrc, 0} };for (int i = 0; i < 3; i++) {float x = pt[i][0] * matRotate[0][0] + pt[i][1] * matRotate[1][0];float y = pt[i][0] * matRotate[0][1] + pt[i][1] * matRotate[1][1];pt[i][0] = x; pt[i][1] = y;}// 计算出旋转后图像的极值点和尺寸float fMin_x = std::min(std::min(std::min(pt[0][0], pt[1][0]), pt[2][0]), (float)0.0);float fMin_y = std::min(std::min(std::min(pt[0][1], pt[1][1]), pt[2][1]), (float)0.0);float fMax_x = std::max(std::max(std::max(pt[0][0], pt[1][0]), pt[2][0]), (float)0.0);float fMax_y = std::max(std::max(std::max(pt[0][1], pt[1][1]), pt[2][1]), (float)0.0);int nRows = cvRound(fMax_y - fMin_y + 0.5) + 1;int nCols = cvRound(fMax_x - fMin_x + 0.5) + 1;int nMin_x = cvRound(fMin_x + 0.5);int nMin_y = cvRound(fMin_y + 0.5);// 拷贝输出图像cv::Mat matRet(nRows, nCols, matSrc.type(), cv::Scalar(0));for (int j = 0; j < nRows; j++) {for (int i = 0; i < nCols; i++) {// 计算出输出图像在原图像中的对应点的坐标，然后复制该坐标的灰度值// 因为是逆时针转换，所以这里映射到原图像的时候可以看成是，输出图像// 到顺时针旋转到原图像的，而顺时针旋转矩阵刚好是逆时针旋转矩阵的转置// 同时还要考虑到要把旋转后的图像的左上角移动到坐标原点。int x = (i + nMin_x) * matRotate[0][0] + (j + nMin_y) * matRotate[0][1];int y = (i + nMin_x) * matRotate[1][0] + (j + nMin_y) * matRotate[1][1];if (x >= 0 && x < nColsSrc && y >= 0 && y < nRowsSrc) {matRet.at<uchar>(j, i) = matSrc.at<uchar>(y, x);}}}if(direction== false){//当需要顺时针旋转回水平位置时   int x = (matRet.cols -width) / 2;int y = (matRet.rows -height) / 2;//width和height是水平条件下图像的宽高   cv::Rect rect(x, y, width, height);matRet = cv::Mat(matRet,rect);}return matRet;
}