OpenCV Python 旋转
引言
旋转是图像处理中常用的操作之一。在OpenCV Python中，我们可以使用cv2.rotate函数来实现图像的旋转。本文将介绍旋转的概念、旋转的原理以及如何在OpenCV Python中使用代码实现图像的旋转。
1. 旋转的概念
旋转是指将图像围绕一个中心点按一定的角度进行旋转。旋转可以使图像在平面内发生变化，改变图像的角度和方向。
如上图所示，原始图像被旋转了一定角度后变为旋转后的图像。旋转中心点可以是图像的中心点，也可以是任意指定的点。
2. 旋转的原理
旋转的原理可以通过矩阵变换来解释。假设旋转角度为θ，旋转中心点为(cx, cy)，那么原始图像中的每个像素点(x, y)在旋转后的图像中的位置可以通过以下公式计算：
其中，(x', y')是旋转后图像中的位置，(x, y)是原始图像中的位置。通过这个公式，我们可以计算出旋转后图像中每个像素点的位置。
3. 在OpenCV Python中的旋转操作
在OpenCV Python中，我们可以使用cv2.rotate函数来实现图像的旋转。该函数的语法如下：
cv2.rotate(src, rotateCode[, dst])
参数说明：
src：输入图像，类型为NumPy数组。rotateCode：旋转的方式，可以是以下四个值之一：cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE：顺时针旋转90度。cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE：逆时针旋转90度。cv2.ROTATE_180：旋转180度。cv2.ROTATE_180：旋转180度。
dst（可选）：输出图像，类型为NumPy数组。
下面是一个使用cv2.rotate函数进行旋转的示例代码：
import cv2
# 读取原始图像
image = cv2.imread('input.jpg')
# 顺时针旋转90度
rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
# 显示旋转后的图像
cv2.imshow('Rotated Image', rotated_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在上面的代码中，我们首先使用cv2.imread函数读取了原始图像。然后，通过cv2.rotate函数将图像顺时针旋转了90度。最后，使用cv2.imshow函数显示旋转后的图像。
4. 自定义旋转中心点
在上面的代码中，我们使用了默认的旋转中心点，即图像的中心点。但是，在实际应用中，我们可能需要自定义旋转中心点。
下面是一个使用自定义旋转中心点进行旋转的示例代码：
import cv2
import numpy as np
# 读取原始图像
image = cv2.imread('input.jpg')
# 自定义旋转中心点
center = (image.shape[1] // 2, image.shape[0] // 2)
# 定义旋转矩阵
rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, 45, 1)
# 执行旋转操作
rotated_image = cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, (image.shape[1], image.shape[0]))
# 显示旋转后的图像
cv2.imshow('Rotated Image', rotated_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在上面的代码中，我们使用了cv2.getRotationMatrix2D函数来获取旋转矩阵。该函数的语法如下：
cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
参数说明：
center：旋转中心点的坐标。- `
