在使用 OpenCV 进行图像处理时,首先需要导入库并加载要操作的图像。接着,通过简单函数调用旋转图像。以下是 Python 的实现: importcv2# 读取图片img=cv2.imread('path/to/image.jpg')# 90度旋转rotated_img=cv2.rotate(img,cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)# 保存旋转后的图片cv2.imwrite('path/to/rotated_image.jpg...
plt.imshow(rotated_image)plt.axis('off')plt.show() 1. 2. 3. 步骤六:保存旋转后的图像 如果需要将旋转后的图像保存到文件中,可以使用OpenCV中的cv2.imwrite()函数。该函数接受一个包含保存路径的参数。 output_path="path_to_output_image.jpg"cv2.imwrite(output_path,rotated_image) 1. 2. 以上就...
使用OpenCV的cv2.getRotationMatrix2D()和cv2.warpAffine()方法来旋转图像。 旋转图像45度且不裁剪任何部分 将图像旋转90度且保持图像中心不变 import cv2 import numpy as np def rotate_image(image, angle): # 获取图像中心坐标 center = (image.shape[1]//2, image.shape[0]//2) # 构建旋转矩阵 M = ...
importcv2# 打开图像image = cv2.imread('example.jpg')# 缩放图像scaled_image = cv2.resize(image, (500,500))# 旋转图像rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)# 裁剪图像cropped_image = image[100:300,100:300]# 显示变换后的图像cv2.imshow('Scaled Image', scaled_image) cv2...
# Apply the rotation matrix to the image rotated_img=cv2.warpAffine(img, rotation_matrix, (width, height)) # Display the rotated image cv2.imshow("Rotated Image", rotated_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ###
opencv中对图像进行放缩有两种方式可以实现,一种是使用指定尺寸放缩;一种是使用缩放比例放缩。 指定尺寸 cv2.resize(image, (1920, 1080),直接指定放缩后的尺寸大小。 缩放比例 cv2.resize(image, (0,0), fx=2.0, fy=2.0,使用放缩比例放缩图片。
rotation so we can instead use another imutils convenience function to helpus out#OpenCV不关心旋转后的图像是否被剪裁,所以我们可以使用另一个imutils便利函数来帮助我们resized=imutils.resize(image,width=750)rotated=imutils.rotate_bound(resized,45)cv2.imshow("Imutils Bound Rotation",rotated)cv2.waitKey(...
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...
配合开源库opencv, python可以用来做一些图像处理的工作,这里举两个简单的实际用到的图像处理的例子。需要引入的头文件: import cv2 import numpy import math import string import os “图像的旋转”代码: # rotate(): rotate image # return: rotated image object def rotate( img, #image matrix angle #...
这是一个 NumPy 数组!这就是为什么使用 OpenCV 进行图像处理如此简单的原因。你一直在使用 NumPy 数组。 要显示图像,可以使用 cv2 的 imshow() 方法。 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.waitKey(0) waitkey() 函数将时间作为参数(以毫秒为单位)作为窗口关闭的延迟。在这里,我们将时间设置为零以永久显示...