图像旋转后显示不彻底

下面咱们来看看更一般一点的作法:以图像的中心为圆心进行旋转。python

这里涉及到一个坐标系的转换问题。看下图:dom

在矩阵中咱们的坐标系一般是AB和AC方向的,而传统的笛卡尔直角坐标系是DE和DF方向的。spa

令图像表示为M×N的矩阵,对于点A而言,两坐标系中的坐标分别是(0,0)和(-N/2,M/2)code

矩阵中点(x',y')转换为笛卡尔坐标系(x,y)的转换关系为:orm

逆变换为blog

因而咱们获得图像以中心旋转的思路图片

  1. 将矩阵坐标上点(原谅我这样称呼它)转换为笛卡尔坐标系
  2. 将该点旋转a度。旋转公式前面已经给出了
  3. 将旋转后的点再转换为矩阵坐标

因而获得最后结果ip

python中numpy有矩阵运算能力,但这里咱们直接进行数值计算就能够了。用方程表示以下:utf-8

恩,图片旋转后其实真个图片应该变大,而咱们仍是按原大小考虑的ci

那咱们要是要查看完整图片呢。

咱们先得算出变换后图片的大小

仍是看看下图:

好吧。其实很简单。原图是里面灰色部分。旋转后,新图片有效部分(红色部分)的顶点落在新图片四条边上

取旋转后四点坐标中绝对值最大的x、y便可,事实上咱们只须要计算两个点就能够了。

相应的,咱们的计算公式也要作一些改动

N'和M'对应于新图的宽和长

 上面的方法不怎么成功。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

下面是又一种。。。。。。。。。。。

 1 # -*-coding:utf-8-*-
 2 
 3 import cv2
 4 from math import *
 5 import numpy as np
 6 from scipy.spatial.distance import pdist
 7 
 8 # x=np.random.random(100)
 9 # y=np.random.random(100)
10 #
11 # #方法一:根据公式求解,2维
12 # d1=np.dot(x,y)/(np.linalg.norm(x)*np.linalg.norm(y))
13 #
14 # # print d1
15 #
16 # #方法二:根据scipy库求解,n维
17 # X=np.vstack([x,y])
18 # d2=1-pdist(X,'cosine')
19 
20 # print d2
21 
22 img = cv2.imread("/home/260158/code/Haikang/imgRotation.jpg")
23 height,width=img.shape[:2]
24 
25 #(1)如何计算这个旋转角度
26 # degree = np.dot(x,y)/(np.linalg.norm(x)*np.linalg.norm(y))
27 degree=-30
28 
29 #(2)旋转后的尺寸
30 #@radians(),角度转换为弧度
31 heightNew=int(width * fabs(sin(radians(degree))) + height*fabs(cos(radians(degree))))
32 widthNew=int(height * fabs(sin(radians(degree))) + width*fabs(cos(radians(degree))))
33 
34 #(3)求旋转矩阵,以图片中心点为旋转中心
35 matRotation = cv2.getRotationMatrix2D((width/2,height/2),degree,1)
36 
37 
38 matRotation[0,2] +=(widthNew-width)/2  #?????重点在这步,目前不懂为何加这步
39 matRotation[1,2] +=(heightNew-height)/2  #?????重点在这步
40 
41 #(4)最后获得的图像,边界是黑色
42 imgRotation = cv2.warpAffine(img, matRotation, (widthNew,heightNew), borderValue=(0,0,0))
43 
44 
45 #我把像素值 > 0 的区域提取出来
46 #做二值化,将阈值设置为50,阈值类型为cv2.THRESH_BINARY,则灰度在大于50的像素其值将设置为255,其它像素设置为0
47 #retval, dst = cv2.threshold(imgRotation, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)
48 
49 cv2.imshow("img",img)
50 cv2.imshow("imgRotation",imgRotation)
51 #cv2.imwrite("imgRotation_1.jpg",imgRotation)
52 cv2.waitKey(0)
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