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本篇文章為大家展示了怎么在OpenCV中利用C++ 實現(xiàn)一個圖片旋轉(zhuǎn)效果,內(nèi)容簡明扼要并且容易理解,絕對能使你眼前一亮,通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。
圖片旋轉(zhuǎn),本質(zhì)上是對旋轉(zhuǎn)后的圖片中每個像素點計算在原圖的位置。然后照搬過來就好。
圖形圖像課上一般會介紹旋轉(zhuǎn)變換矩陣,其中 t 為需要旋轉(zhuǎn)的角度,[x'; y']是變換后坐標(biāo)(其中分號表示上下關(guān)系):
即表示為:[x'; y'] = [cos(t) sin(t); -sin(t) cos(t)][x; y]
因為我個人興趣愛好(放P就是老師逼的。。。),不允許使用 OpenCV 封裝好的旋轉(zhuǎn)函數(shù)。只能自己實現(xiàn),我開始的想法是:先求變換矩陣逆矩陣,然后將一張全黑圖中每個點一一對應(yīng)插值到原圖中。
結(jié)果發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換后圖片全黑了……
后來發(fā)現(xiàn)原點設(shè)置不對。用OpenCV中的 Mat格式存儲(或二維數(shù)組)的圖片, 原點在左上角 。但是想要實現(xiàn)的 旋轉(zhuǎn)原點在圖片中心 。
同時, Mat格式存儲(或二維數(shù)組)的 坐標(biāo)系中 y軸正方向向下 。這樣人類視覺上的順時針旋轉(zhuǎn),在二維數(shù)組的坐標(biāo)系中是逆時針旋轉(zhuǎn)。
最重要的一點,也是二維數(shù)組操作中極易忽略的一點: 數(shù)組操作的是 數(shù)組下標(biāo) ,不是坐標(biāo)系(數(shù)組的行數(shù) rows 是矩形的寬 width ,列數(shù) cols 是矩形的長 length ) 。比如坐標(biāo)系(此時為了更貼近數(shù)組布局,我們 假設(shè) y 軸坐標(biāo)系是向下的 )中,矩形頂點是:
但是在數(shù)組中,因為是行優(yōu)先,所以四個點的下標(biāo)取值為:
有沒有發(fā)現(xiàn),兩種坐標(biāo)是相反的!
總結(jié)下來,我們的圖片旋轉(zhuǎn)需要注意以下幾點:
變換后圖片中的每個像素點(i; j),需要平移到相對旋轉(zhuǎn)中心的新坐標(biāo),即(i - Mat.rows/2; j - Mat.cols/2)。計算完成之后,需要再次 還原 到相對左上角原點的舊坐標(biāo);
本來需要 變換后圖片 乘以 原圖 變換矩陣的 逆矩陣 對應(yīng)到原圖中坐標(biāo)。但是因為y軸方向向下,所以 變換后圖片 乘以 原圖 變換矩陣(無需逆矩陣) 即可對應(yīng)到原圖中坐標(biāo)(順時針旋轉(zhuǎn)50度,還原操作是逆時針旋轉(zhuǎn)50度);
矩陣下標(biāo)與原圖變換矩陣相乘之前,需要將矩陣 下標(biāo)兩值互換 。相乘之后,需要 再次互換下標(biāo)值 還原成矩陣下標(biāo)。
因此對于一個經(jīng)過旋轉(zhuǎn) t 度之后 數(shù)組下標(biāo) 為[m‘, n']的像素值,還原成原圖中的 數(shù)組下標(biāo) [m; n]計算為:
[cos(t) -sin(t); sin(t) cos(t)] ([m'; n'] - [Mat.rows/2; Mat.cols/2]) = [m; n] - [Mat.rows/2; Mat.cols/2]
源代碼附上:
Mat nearestNeighRotate(cv::Mat img, float angle) { int len = (int)(sqrtf(pow(img.rows, 2) + pow(img.cols, 2)) + 0.5); Mat retMat = Mat::zeros(len, len, CV_8UC3); float anglePI = angle * CV_PI / 180; int xSm, ySm; for(int i = 0; i < retMat.rows; i++) for(int j = 0; j < retMat.cols; j++) { xSm = (int)((i-retMat.rows/2)*cos(anglePI) - (j-retMat.cols/2)*sin(anglePI) + 0.5); ySm = (int)((i-retMat.rows/2)*sin(anglePI) + (j-retMat.cols/2)*cos(anglePI) + 0.5); xSm += img.rows / 2; ySm += img.cols / 2; if(xSm >= img.rows || ySm >= img.cols || xSm <= 0 || ySm <= 0){ retMat.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(0, 0); } else{ retMat.at<Vec3b>(i, j) = img.at<Vec3b>(xSm, ySm); } } return retMat; }
好,我們來測試看看:
int main() { Mat img = imread("../HelloWorld.png"); retImg = nearestNeighRotate(img, -20.f); namedWindow("nearNeigh", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("nearNeigh", retImg); waitKey(); cvDestroyAllWindows(); return 0; }
上述內(nèi)容就是怎么在OpenCV中利用C++ 實現(xiàn)一個圖片旋轉(zhuǎn)效果,你們學(xué)到知識或技能了嗎?如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識儲備,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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