使用OpenCV中的cv.flip()函数,该函数支持图像的翻转(垂直翻转、水平翻转,以及同时翻转均可)。 cv.flip(img,flipcode)翻转模式有三种:0为垂直翻转,1为水平翻转,-1 为两个方向同时翻转。 代码语言:javascript 复制 ## Flipping flipped=cv.flip(img,0)cv.imshow("Flipped",flipped)cv.waitKey(0) 图像裁剪 运...
1.旋转:cv::rotate 2.镜像:cv::flip rotate(InputArray src, OutputArray dst, int rotateCode); src:输入图像 dst:输出图像 rotateCode: ROTATE_180,顺时针180° ROTATE_90_CLOCKWISE,顺时针90° ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE,逆时针90° 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. flip(InputArray src, OutputArray dst,...
borderType=cv.BORDER_CONSTANT, value=cv.BORDER_TRANSPARENT) # Computing the rotation matrix with respect to the center point of the image m = cv.getRotationMatrix2D(center=(center[0] + left, center[1] + top), angle=angle, scale=1) # Applying the rotation to the bordered image using th...
读取原始图片: 使用cv::imread函数读取需要旋转的图片。 cpp cv::Mat src_image = cv::imread("path_to_your_image.jpg"); if (src_image.empty()) { std::cerr << "Error loading image!" << std::endl; return -1; } 设置旋转中心和旋转角度: 定义旋转中心(通常设置为图像的中...
#include"opencv.hpp"#include<iostream>usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){ Mat src =imread("timg.jpg"); Mat des,m; Point2f center =Point(src.cols /2, src.rows /2);doubleangle =50,scale=0.5;intw = src.cols, h = src.rows;intbound_w = (h *fabs(sin(angle * CV_PI /...
相关推导: 图片绕 (tx, ty) 进行旋转 的变换矩阵 若 需要缩放,则 scale * M 由于cv::warpAffine 的 dst size 是根据 src 的左上角进行缩放,因此,需要对 dst 进行平移,才能使得最终得到的 dst 位于 画布中心。 相关图片示意图:
using namespace cv; Mat RotateImg(Mat &src, float angle) //angel 弧度制 { Mat dst; //填充图像 int maxBorder = (int)(max(src.cols, src.rows)* 1.414); //即为sqrt(2)*max int dx = (maxBorder - src.cols) / 2; int dy = (maxBorder - src.rows) / 2; ...
cv.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 结果如下: 我们也可以将大小进行扩大: resize_img = cv.resize(img, (int(y * 4), int(x * 4))) 结果如下: 对图片进行缩放时我们也可以不按比例进行缩放,这个时候只需要控制dsize我们所希望输出的大小即可,代码如下: ...
resize_img=cv.resize(img,(int(y*4),int(x*4))) 结果如下: 对图片进行缩放时我们也可以不按比例进行缩放,这个时候只需要控制dsize我们所希望输出的大小即可,代码如下: importcv2ascv img=cv.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1.jpg') x,y=img.shape[0:2] ...
而opencv中提供了一个函数cv::getAffineTransform,只需要输入三个对应点对就可以得到仿射变换矩阵,然后用cv::warpAffine进行变换。这种方式主要是因为矩形的角点很容易计算,只需要计算三个点就可以得到变换矩阵。 方式二 直接构造仿射变换矩阵,角度已知,只需要求平移量,而平移量就是“最负”的点的坐标值,因为负数...