在圖像處理中,有的時(shí)候會(huì)有對(duì)圖片進(jìn)行角度旋轉(zhuǎn)的處理,尤其是在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中對(duì)于圖像擴(kuò)充,旋轉(zhuǎn)角度擴(kuò)充圖片是一種常見(jiàn)的處理。這種旋轉(zhuǎn)圖片的應(yīng)用場(chǎng)景也比較多,比如用戶上傳圖片是豎著的時(shí)候,不好進(jìn)行處理,也需要對(duì)其進(jìn)行旋轉(zhuǎn),以便后續(xù)算法處理。常見(jiàn)的旋轉(zhuǎn)處理有兩種方式,一種是轉(zhuǎn)化為numpy矩陣后,對(duì)numpy矩陣進(jìn)行處理,另外一種是使用opencv自帶的函數(shù)進(jìn)行各種變換處理,以實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)角度的結(jié)果。
旋轉(zhuǎn)中常用的函數(shù)有以下幾個(gè)函數(shù)
cv2.transpose
: 對(duì)圖像矩陣進(jìn)行轉(zhuǎn)置處理
img = cv2.imread(origin_img_path) img_transpose = cv2.transpose(img) cv2.imshow('transpose', img_transpose) cv2.waitKey(0)
cv2.flip
: 對(duì)圖像矩陣進(jìn)行翻轉(zhuǎn)處理,參數(shù)可以設(shè)置為1,0,-1,分別對(duì)應(yīng)著水平翻轉(zhuǎn)、垂直翻轉(zhuǎn)、水平垂直翻轉(zhuǎn)。
img = cv2.imread(origin_img_path) img_flip = cv2.flip(img, 1) cv2.imshow('flip', img_flip) cv2.waitKey(0)
cv2.getRotationMatrix2D
: 構(gòu)建旋轉(zhuǎn)矩陣M,后續(xù)旋轉(zhuǎn)時(shí)候只需要與旋轉(zhuǎn)矩陣進(jìn)行乘積即可完成旋轉(zhuǎn)操作
旋轉(zhuǎn)矩陣M
img = cv2.imread(origin_img_path) rows, cols = img.shape # 這里的第一個(gè)參數(shù)為旋轉(zhuǎn)中心,第二個(gè)為旋轉(zhuǎn)角度,第三個(gè)為旋轉(zhuǎn)后的縮放因子 # 可以通過(guò)設(shè)置旋轉(zhuǎn)中心,縮放因子以及窗口大小來(lái)防止旋轉(zhuǎn)后超出邊界的問(wèn)題 M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),45,0.6)
cv2.warpAffine
: 對(duì)圖像進(jìn)行仿射變換,一般進(jìn)行平移或者旋轉(zhuǎn)操作
img = cv2.imread(origin_img_path) cv2.warpAffine(img, M,(lengh,lengh),borderValue=(255,255,255)) # M為上面的旋轉(zhuǎn)矩陣
numpy實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)一般是使用numpy.rot90
對(duì)圖像進(jìn)行90度倍數(shù)的旋轉(zhuǎn)操作
官方介紹:
numpy.rot90
(m, k=1, axes=(0, 1))[source]Rotate an array by 90 degrees in the plane specified by axes.
Rotation direction is from the first towards the second axis.
k: Number of times the array is rotated by 90 degrees.
關(guān)鍵參數(shù)k
表示旋轉(zhuǎn)90度的倍數(shù),k的取值一般為1、2、3,分別表示旋轉(zhuǎn)90度、180度、270度;k也可以取負(fù)數(shù),-1、-2、-3。k取正數(shù)表示逆時(shí)針旋轉(zhuǎn),取負(fù)數(shù)表示順時(shí)針旋轉(zhuǎn)。
逆時(shí)針
def rotateAntiClockWise90(img_file): # 逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)90度 img = cv2.imread(img_file) trans_img = cv2.transpose(img) img90 = cv2.flip(trans_img, 0) cv2.imshow("rotate", img90) cv2.waitKey(0) return img90 def totateAntiClockWise90ByNumpy(img_file): # np.rot90(img, -1) 逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)90度 img = cv2.imread(img_file) img90 = np.rot90(img, -1) cv2.imshow("rotate", img90) cv2.waitKey(0) return img90
順時(shí)針
def rotateClockWise90(self, img_file): img = cv2.imread(img_file) trans_img = cv2.transpose( img ) img90 = cv2.flip(trans_img, 1) cv2.imshow("rotate", img90) cv2.waitKey(0) return img90 def totateClockWise90ByNumpy(img_file): # np.rot90(img, 1) 順時(shí)針旋轉(zhuǎn)90度 img = cv2.imread(img_file) img90 = np.rot90(img, 1) cv2.imshow("rotate", img90) cv2.waitKey(0) return img90
旋轉(zhuǎn)180度、270度
使用numpy.rot90
實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)180度、270度
180度
img180 = np.rot90(img, 2) cv2.imshow("rotate", img180) cv2.waitKey(0)
270 度
img270 = np.rot90(img, 3) cv2.imshow("rotate", img270) cv2.waitKey(0)
旋轉(zhuǎn)任意角度,以任意色值填充背景
import cv2 from math import * import numpy as np # 旋轉(zhuǎn)angle角度,缺失背景白色(255, 255, 255)填充 def rotate_bound_white_bg(image, angle): # grab the dimensions of the image and then determine the # center (h, w) = image.shape[:2] (cX, cY) = (w // 2, h // 2) # grab the rotation matrix (applying the negative of the # angle to rotate clockwise), then grab the sine and cosine # (i.e., the rotation components of the matrix) # -angle位置參數(shù)為角度參數(shù)負(fù)值表示順時(shí)針旋轉(zhuǎn); 1.0位置參數(shù)scale是調(diào)整尺寸比例(圖像縮放參數(shù)),建議0.75 M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0) cos = np.abs(M[0, 0]) sin = np.abs(M[0, 1]) # compute the new bounding dimensions of the image nW = int((h * sin) + (w * cos)) nH = int((h * cos) + (w * sin)) # adjust the rotation matrix to take into account translation M[0, 2] += (nW / 2) - cX M[1, 2] += (nH / 2) - cY # perform the actual rotation and return the image # borderValue 缺失背景填充色彩,此處為白色,可自定義 return cv2.warpAffine(image, M, (nW, nH),borderValue=(255,255,255)) # borderValue 缺省,默認(rèn)是黑色(0, 0 , 0) # return cv2.warpAffine(image, M, (nW, nH)) img = cv2.imread("dog.png") imgRotation = rotate_bound_white_bg(img, 45) cv2.imshow("img",img) cv2.imshow("imgRotation",imgRotation) cv2.waitKey(0)
45度
60度
cv2.getRotationMatrix2D博客介紹
cv2.warpAffine 博客介紹
numpy.rot90
旋轉(zhuǎn)任意角度
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