参数分别为:旋转中心、旋转度数、scale rotated = cv2.warpAffine(src, M, (cols, rows)) 参数分别为:原始图像、旋转参数、原始图像宽高 图像旋转:设(x0, y0)是旋转后的坐标,(x, y)是旋转前的坐标,(m,n)是旋转中心,a是旋转的角度,(left,top)是旋转后图像的左上角坐标,则公式如下: 代码如下所示: #...
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, :] ...
x = (x0 -center[0] ) cosβ - (y0 - center[1]) sinβ + center[0]; y = (x0 -center[0] ) sinβ + (y0 - center[1]) cosβ + center[1]; 确定旋转后的图幅大小 如果是被裁剪过的效果,那么目标边界大小就为原始图像大小。 如果是未被裁剪过的效果,则要对边界进行重新计算,红色外圈为...
矩阵中点(x',y')转换为笛卡尔坐标系(x,y)的转换关系为: 逆变换为 于是我们得到图像以中心旋转的思路 将矩阵坐标上点(原谅我这样称呼它)转换为笛卡尔坐标系 将该点旋转a度。旋转公式前面已经给出了 将旋转后的点再转换为矩阵坐标 于是得到最后结果 python中numpy有矩阵运算能力,但这里我们直接进行数值计算就可以...
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 # ...
将图像顺时针旋转 90 度。 说明: 你必须在原地旋转图像,这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。 示例1: 给定matrix = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ], 原地旋转输入矩阵,使其变为: [ [7,4,1], ...
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...
使用OpenCV和Python旋转图像 importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefcv_show(name,img):"""图像显示函数 name:字符串,窗口名称 img:numpy.ndarray,图像 """cv2.namedWindow(name,cv2.WINDOW_NORMAL)cv2.imshow(name,img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()defimg_show(name,img):"""matplotli...
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...
首先，你需要安装并导入一些常用的Python库，例如NumPy和PIL（Python Imaging Library）等，以便对图像进行...