5 用python进行OpenCV实战之图像变换2（旋转）

前言

最近有些其他事情，一周未更新了，实在抱歉。以后争取，每周多更新几次。虽然也不知道能有多少人看到，但是也算自己的一种坚持吧！

1 旋转

1.1 旋转基本操作

旋转的概念正如我们平常听见的一样：将图片选装x度。我们先通过多少度来旋转图片，然后我们将写一个旋转函数。

import numpy as np #1
import argparse #2
import imutils #3
import cv2 #4

ap = argparse.ArgumentParser() #5
ap.add_argument("-i", "--image", required = True,
help = "Path to the image") #6
args = vars(ap.parse_args()) #7

image = cv2.imread(args["image"]) #8
cv2.imshow("Original", image) #9

(h, w) = image.shape[:2] #10
center = (w // 2, h // 2) #11

M = cv2.getRotationMatrix2D(center, 45, 1.0) #12
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h)) #13
cv2.imshow("Rotated by 45 Degrees", rotated) #14

M = cv2.getRotationMatrix2D(center, -90, 1.0) #15
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h)) #16
cv2.imshow("Rotated by -90 Degrees", rotated) #17

rotated = imutils.rotate(image, 180) #18
cv2.imshow("Rotated by 180 Degrees", rotated) #19
cv2.waitKey(0) #20

#1-9：

与前几节一样的操作，进行导包，然后显示原始图片，但是需要注意的是在第三行 import imutils,还记得它是什么吗？我们在上一节还详细介绍过啊。忘记了，可以返回上一节看看。

#10-11：

在第10行中我们得到了图像的宽和高，然后我们通过”//”将它们除以2取整来得到旋转的中心。当然我们也可以不以中心为旋转中心，这里为了方便。

#12：

正如我们定义一个矩阵来移动图像一样，我们还需要定义一个矩阵来旋转图像，然而不同的是我们不是通过NumPy来构造矩阵的，而是通过：

cv2.getRotationMatrix2D()

第一个参数：表示向以哪一点进行旋转？这里就是图像的中心

第二个参数：表示我们希望旋转的角度。这里为正45度，表示顺时针旋转45度

第三个参数：表示图像旋转后的大小，这里设为1表示大小与原图大小一致

#13-14：

通过cv2.warpAffine()方法，我们便可进行旋转图像的操作，第一个参数为原图，第二个参数为旋转矩阵，第三个参数为图像（宽，高）的元组，然后将旋转后的图像显示出来

#15-17：

采用同样的方法将图像逆时针旋转90度，然后展示出来

#18-20：

在第18行我们使用了：imutils这个自己写的库，然后调用了rotate()方法。第一个参数是需要操作的图像，第二个参数是要旋转的度数。

1.2 自写的函数库

在imutils.py中我们自定义rotate函数

def rotate(image, angle, center=None, scale=1.0): #1
(h, w) = image.shape[:2] #2
if center is None: #3
center = (w // 2, h // 2) #4

M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) #5

rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h)) #6
return rotated #7

#1-4:

我们的旋转方法又四个参数，第一个是图像，第二个是我们所希望旋转的角度，我们还提供了两个可选择的变量：中心点和规模。中心点是我们希望我们的图像围绕哪一点旋转？如果，没有给它赋值，我们会默认将图像的中心点赋值给它。规模大小我们默认为1.0，表示没有任何大小的变化。

#5-7：

通过构造我们的旋转矩阵，然后我们将旋转后的结果返回。

2 效果展示

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