c++, opencv, 旋转图片

### 使用 C++ 和 OpenCV 实现图像旋转 为了实现带有指定角度的图像旋转，在 C++ 中可以利用 `cv::getRotationMatrix2D` 函数来获取旋转变换矩阵，再通过 `cv::warpAffine` 应用此变换到输入图片上。 下面是一段用于执行上述功能的具体代码示例： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void rotate_image(const Mat& inputImage, double angle, Mat& outputImage) { Point2f center(inputImage.cols / 2., inputImage.rows / 2.); Mat rotationMatrix = getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0); Rect bbox = RotatedRect(Point2f(), Size2f((float)inputImage.cols, (float)inputImage.rows), angle).boundingRect(); rotationMatrix.at<double>(0, 2) += bbox.width / 2.0 - inputImage.cols / 2.0; rotationMatrix.at<double>(1, 2) += bbox.height / 2.0 - inputImage.rows / 2.0; warpAffine(inputImage, outputImage, rotationMatrix, bbox.size()); } ``` 这段代码定义了一个名为 `rotate_image` 的函数，该函数接收三个参数：原始图像、期望的角度以及用来存储结果的新变量。这里使用了 `Point2f` 来表示旋转中心点的位置；而 `getRotationMatrix2D` 则负责创建一个基于给定点为中心并按照特定角度和比例因子（设为1保持原大小）进行旋转的操作矩阵[^4]。 接着计算出经过旋转后的边界框尺寸，并调整平移部分使得最终输出图像是正方形而非倾斜矩形。最后调用 `warpAffine` 方法完成实际的空间映射过程[^3]。

<think>好的，用户想了解在C++中使用OpenCV进行图片旋转的方法或示例代码。我需要结合他们提供的四个引用内容，整理出两种主要的旋转方法：仿射变换和cv::rotate函数，并给出对应的代码示例。首先，引用[1]和[2]提到了使用warpAffine和getRotationMatrix2D来实现任意角度的旋转，这应该是仿射变换的方法。需要解释如何计算旋转矩阵，并应用仿射变换。用户可能需要注意旋转后的图像尺寸问题，是否需要调整输出尺寸，或者保持原图大小，但可能会有部分被裁剪。示例代码中的dsize参数设置为原图尺寸，这样可能导致图像被裁剪，或者可以计算新的尺寸来容纳整个旋转后的图像，可能需要额外说明。 然后，引用[3]和[4]提到了使用cv::rotate函数，但参数是枚举类型，只能旋转90度的倍数。这种方法适用于快速进行90、180、270度的旋转，不需要计算旋转矩阵，代码更简洁。需要指出两者的区别，比如仿射变换更灵活，而cv::rotate只能处理特定角度。接下来，需要确保代码示例正确。比如，在引用[1]中，center的坐标是否正确？应该是cols和rows的顺序，因为Point2f的参数是(x,y)，而图像的x对应cols，y对应rows。所以center应该是(img.cols/2.0, img.rows/2.0)，而不是rows在前。检查示例代码是否存在这个问题，需要修正，避免用户使用时出错。另外，引用[3]中的C++代码使用了cv::rotate，参数为1表示180度旋转，这与引用[4]中的flip函数不同，flip的参数0是上下翻转，1是左右翻转，-1是同时翻转，等效于180度旋转。但用户的问题是关于旋转，所以需要明确说明cv::rotate和flip的区别，避免混淆。用户可能需要了解两种方法的适用场景：任意角度旋转使用仿射变换，而90度倍数的旋转使用cv::rotate更高效。同时，注意在仿射变换中如何处理图像缩放和插值方法，比如scale参数调整图像大小，或者保持原尺寸导致裁剪。 最后，生成相关问题，例如如何调整旋转后的图像尺寸，如何处理不同旋转方法的性能差异，或者如何组合旋转与其他变换。确保问题与用户当前问题相关，帮助他们深入理解。</think>### C++ OpenCV 图像旋转方法详解 #### 一、基于仿射变换的任意角度旋转 使用$cv::warpAffine$函数实现任意角度旋转，需配合$cv::getRotationMatrix2D$生成旋转矩阵： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat img = imread("lena.jpg"); if (img.empty()) return -1; // 计算旋转中心(注意坐标顺序) Point2f center(img.cols/2.0f, img.rows/2.0f); double angle = 45; // 旋转角度 double scale = 1.0; // 缩放比例 // 生成旋转矩阵 Mat rotation_matrix = getRotationMatrix2D(center, angle, scale); // 计算旋转后的图像边界 Rect2f bbox = RotatedRect(center, img.size(), angle).boundingRect2f(); // 调整旋转矩阵的平移分量 rotation_matrix.at<double>(0,2) += bbox.width/2.0 - center.x; rotation_matrix.at<double>(1,2) += bbox.height/2.0 - center.y; Mat rotated_img; warpAffine(img, rotated_img, rotation_matrix, bbox.size()); imshow("Rotated", rotated_img); waitKey(0); return 0; } ``` 关键参数说明： - `center`：旋转中心坐标，需注意$(x,y)$对应$(cols,rows)$[^1] - `angle`：顺时针旋转角度(单位：度) - `scale`：缩放因子，1.0表示保持原尺寸 - `bbox`：自动计算旋转后的图像尺寸，避免裁剪[^2] #### 二、使用cv::rotate的90度倍数旋转 对于90°、180°、270°的快速旋转，可用$cv::rotate$函数： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat img = imread("cat.jpg"); if (img.empty()) return -1; Mat rotated; // 旋转类型枚举参数： // ROTATE_90_CLOCKWISE = 0, // 顺时针90° // ROTATE_180 = 1, // 180° // ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE = 2 // 逆时针90° rotate(img, rotated, ROTATE_90_CLOCKWISE); imshow("90° Rotation", rotated); waitKey(0); return 0; } ``` 该方法无需计算旋转矩阵，执行效率更高[^3] #### 三、方法对比 | 方法 | 角度范围 | 性能 | 适用场景 | |-----------------|---------------|--------|-------------------| | warpAffine | 任意角度 | 较慢 | 精确角度调整 | | rotate | 90°倍数 | 快速 | 快速方向调整 | | flip+rotate组合 | 特殊角度组合 | 中等 | 复杂角度变换[^4] | $$ \text{旋转矩阵计算公式：} M = \begin{bmatrix} \alpha & \beta & (1-\alpha) \cdot center.x - \beta \cdot center.y \\ -\beta & \alpha & \beta \cdot center.x + (1-\alpha) \cdot center.y \end{bmatrix} $$ 其中$\alpha = scale \cdot \cos\theta$, $\beta = scale \cdot \sin\theta$[^2]