本文共 1208 字，大约阅读时间需要 4 分钟。
如何使用OpenCV库旋转图像
在图像处理领域，旋转是一项常见的操作，OpenCV库为我们提供了强大的工具来实现这一功能。本文将详细介绍如何使用OpenCV旋转图像。
旋转矩阵的获取
首先，我们需要获取一个旋转矩阵，这个矩阵包含了旋转中心点的坐标、旋转的角度以及旋转的尺度因子。OpenCV库中提供了cv2.getRotationMatrix2D函数，该函数可以根据提供的参数生成旋转矩阵。函数的语法如下：
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
参数说明：
center：旋转中心点的坐标。angle：旋转的角度（以度为单位）。scale：旋转的尺度因子。图像变换
接下来，我们需要将旋转矩阵应用到图像上。OpenCV库中的cv2.warpAffine函数可以实现这一点。函数的语法如下：
rotated_img = cv2.warpAffine(img, M, (width, height))
参数说明：
img：原始图像。M：旋转矩阵。(width, height)：新图像的大小。代码示例
以下是一个完整的代码示例：
import cv2import numpy as np# 读取图像img = cv2.imread('input.jpg')# 获取图像的宽度和高度height, width = img.shape[:2]# 设置旋转中心点center = (width / 2, height / 2)# 设置旋转的角度和尺度因子angle = 45scale = 1# 计算旋转矩阵M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)# 应用旋转矩阵到图像rotated_img = cv2.warpAffine(img, M, (width, height))# 显示原图和旋转后的图像cv2.imshow('Original Image', img)cv2.imshow('Rotated Image', rotated_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 测试用例
原始图像是方形的，中心点位于图像的中心，旋转角度为45度，尺度因子为1，那么旋转后图像应该是正方形且长宽相等。
原始图像是圆形的，中心点位于图像的中心，旋转角度为45度，尺度因子为1，那么旋转后图像应该是圆形且长宽相等。
原始图像是方形的，中心点位于图像的左上角，旋转角度为45度，尺度因子为1，那么旋转后图像应该是正方形且长宽相等，但位置会发生变化。
人工智能大模型应用场景
这个需求在很多场景下都有应用，例如在图像识别和机器视觉中，我们需要对图像进行旋转以获取更多的数据样本。在自动驾驶汽车中，我们需要将车辆周围的环境进行旋转，以便让计算机看到更多的信息。
转载地址：http://klsfk.baihongyu.com/