1)上下翻转 = 对角线翻转+逆时针旋转90度 2)左右翻转 = 对角线翻转+顺时针旋转90度 代码 import numpy as np from PIL import Image img = np.asarray(Image.open('./tang.png').convert('L')) # 读取图像并转成灰度图 img_pad = np.zeros((500, 500), dtype=np.uint8) img_pad[:496, :] ...
Python中可以使用PIL库(Pillow)来实现图像的旋转和缩放功能。下面是一个示例代码: from PIL import Image # 打开图像文件 image = Image.open('example.jpg') # 旋转图像 rotated_image = image.rotate(45) # 旋转45度 # 缩放图像 resized_image = image.resize((200, 200)) # 缩放到200x200的大小 # 显...
一、图像平移 二、图像水平镜像 三、图像垂直镜像 四、图像缩放 五、图像旋转 Python代码实现: import cv2 import math import numpy as np class Img: def __init__(self,image,rows,cols,center=[0,0]): self.src=image #原始图像 self.rows=rows #原始图像的行 self.cols=cols #原始图像的列 self.c...
备注: 参数中的旋转度数设置为正数时表示逆时针旋转,为负数时表示顺时针旋转 图像翻转 图像翻转在OpenCV中调用函数flip()实现,原型如下: dst = cv2.flip(src, flipCode) 其中src表示原始图像,flipCode表示翻转方向,如果flipCode为0,则以X轴为对称轴翻转,如果fliipCode>0则以Y轴为对称轴翻转,如果flipCode<0则在...
简单介绍一下图像旋转的过程:1.首先将图像坐标系转换为数学坐标系。2.使用旋转公式对坐标进行旋转。3.将旋转后的数学坐标系转换为图像坐标系。 其中x,y是转换后的坐标,x0,y0是原始的坐标,θ是旋转的角度;第一个矩阵是将图像坐标系转换为数学坐标系,W和H分别为图像的宽高;第二个矩阵为旋转公式;第三个公式是...
在OpenCV-Python中,图像旋转是常见的几何变换之一。下面我们将介绍几种常用的图像旋转方法:cv.warpAffine、cv.getRotationMatrix2D、cv.rotate和np.rot90。1. cv.warpAffinecv.warpAffine是一个用于执行仿射变换的函数,其中包括旋转操作。该函数接受三个参数:输入图像、变换矩阵和输出图像。变换矩阵可以通过cv.getRotation...
旋转5° 源代码如下: import cv2 import numpy as np def rotate_bound(image, angle): # 获取图像的尺寸,然后确定中心 (h, w) = image.shape[:2] (cX, cY) = (w // 2, h // 2) # 获取旋转矩阵(应用 #角度顺时针旋转),然后抓住正弦和余弦 #(即矩阵的旋转分量) M = cv2.getRotationMatrix2D...
在Python中,OpenCV[2]和Pillow[3]都可以很好地实现旋转操作。其中OpenCV除了简单的旋转,还提供了更通用的wrapAffine,即只需要提供相应的矩阵,就可以实现任意变换操作。同时,两者也支持在旋转后保留全图像(图二),以防信息丢失。 图二:OpenCV旋转操作结果。(左)原图。(中)原图绕中心逆时针旋转30的结果。(右)保留...
图像几何变换之图像旋转 原理 旋转变化——极坐标表示 设点P0(x0,y0)旋转θ角后对应点为P(x,y)。 对于两点坐标可以这样表示: x0=R*cosα y0=R*sinα x=R*cos(α-θ)= x0*cosθ+ y0*sinθ y=R*sin(α-θ)= -x0*sinθ+ y0*cosθ ...
要在Python中使用OpenCV实现图像旋转,可以使用OpenCV中的getRotationMatrix2D和warpAffine函数。 getRotationMatrix2D函数用于计算图像旋转的仿射变换矩阵,它接受三个参数:旋转中心点坐标、旋转角度和缩放因子。例如,要将图像顺时针旋转90度,可以使用以下代码获取旋转矩阵: import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') rows...