比如你原始图像为200*200，旋转45度，输出到一个200*200的大小的图像空间里，这个原始图片的大小已经是原来的一半成了 根2*100*根2*100，你要保证角点相切的话，这个原始图像的大小需要根据旋转角度的大小随时改变。比如旋转45度，先把源图像变到100*100（我说的源图像是里面有内容的图像），而你处...
旋转的概念正如我们平常听见的一样：将图片选装x度。我们先通过多少度来旋转图片，然后我们将写一个旋转函数。1-9： 与前几节一样的操作，进行导包，然后显示原始图片，但是需要注意的是在第三行 import imutils,还记得它是什么吗？我们在上一节还详细介绍过啊。忘记了，可以返回 上一节 看看。1...
from PIL import Image import os import cv2 from math import import numpy as np path_old ='G:'degrees=[]for k in range(1,25):degrees.append(k*15)for item in os.listdir(path_old):in_imgpath = path_old + item out_name = os.path.splitext(item)[0]print(in_imgpath)
IplImage* rotateImage2(IplImage* img, int degree)//图像保留尺寸旋转 { double angle = degree * CV_PI / 180.; double a = sin(angle), b = cos(angle); int width=img->width, height=img->height; //旋转后的新图尺寸 int width_rotate= int(height * fabs(a...
10 RotatedRect rRect=RotatedRect(Point2f(100,100),Size2f(100,50),30); //定义一个旋转矩形 11 Point2f vertices[4];12 rRect.points(vertices);//提取旋转矩形的四个角点 13 for(int i=0;i<4;i++)14 { 15 line(image,vertices[i],vertices[(i+1)%4],Scala...
看这段代码,我大概猜到那个rmat就是所谓的旋转矩阵(我也不确定,不过我print这个rmat的时候发现rmat是3*3的,而且里面的数都小于1),然后我使用了https://stackoverflow.com/questions/15022630/how-to-calculate-the-angle-from-roational-matrix的第一个... 展开 Y...
1 使用RotatedRect minAreaRect(InputArray points)获取这个旋转矩形2 将其四角存到某vector<Point>里面,变成一个轮廓,怎么获取四角?参见http://docs.opencv.org/modules/core/doc/basic_structures.html?highlight=rotatedrect#RotatedRect你一定能搞出来。3 然后遍历内部那个轮廓的各个点,然后使用pointPolygonTest...
在 OpenCV 中，坐标系原点在左上角，相对于 x 轴，逆时针旋转角度为负，顺时针旋转角度为正，所以函数 minAreaRect() 返回的角度范围时 [-90~0) 。想象一个平放的长矩形，调用 minAreaRect() 返回的角度为 -90 度。如果我们旋转图像，直到矩形树立起来，这是调用 minAreaRect() 得到的角度...
如果是基于特征点对图像进行匹配的话，建议选用带有方向信息的特征提取算法，这样每一个特征点在提取特征的时候都会计算出一个主方向，这个主方向与图像的旋转无关，而是与特征点周围像素的梯度相关，这样在处理旋转图像时就不必再考虑图像的旋转方向了。
slider, 0 ); waitKey(0); return 0;}上面的代码只实现了一部分功能，可以把彩色图转化为灰度图和旋转图片。只能从源码中修改图片路径来输入图片。代码是调用opencv库来实现的。运行时的界面 把Become gray移到最右边就变成了灰度图像 Rotate degree是旋转图片，下面的是旋转104度的结果 ...
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