【数字图像处理】旋转图像的几种方法

时间:2022-07-22
本文章向大家介绍【数字图像处理】旋转图像的几种方法,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

今天介绍两种旋转图像的方法

OpenCV 方法

OpenCV 中带有一个旋转图像的函数 cv2.rotate

rotate(src, rotateCode[, dst]) -> dst 参数: src:输入图像 rotateCode:旋转方式 1、cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE:顺时针 90 度 2、cv2.ROTATE_180:顺时针 180 度 3、cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE:顺时针 180 度 或者 逆时针 90 度 dst:输出的结果

OpenCV 实现程序如下:

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread("Rc8gJko9yb71al.jpg")

rotate_90_cv = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
rotate_180_cv = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_180)
rotate_270_cv = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)

cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("rotate_90_cv", rotate_90_cv)
cv2.imshow("rotate_180_cv", rotate_180_cv)
cv2.imshow("rotate_270_cv", rotate_270_cv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

numpy 方法

numpy 中也提供一种旋转图像或者矩阵的方法 np.rot90 顾名思义就是选择多少个 90 度,与 OpenCV 中实现不同的是,numpy 的这个函数是逆时针旋转的,其函数说明如下:

np.rot90(m, k=1, axes=(0, 1)) 参数:m:输入的矩阵或者图像 k:逆时针旋转多少个 90 度,k 取 0、1、2、3 分别对应逆时针旋转 0 度、90 度、180 度、270 度 axes:选择两个维度进行旋转

一个简单示例如下:

numpy 实现程序如下:

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread("Rc8gJko9yb71al.jpg")


rot_90 = np.rot90(img, 1)
rot_180 = np.rot90(img, 2)
rot_270 = np.rot90(img, 3)


cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("rot_90", rot_90)
cv2.imshow("rot_180", rot_180)
cv2.imshow("rot_270", rot_270)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()