【图像篇】OpenCV图像处理(七)---图像平移VS图像旋转

# 导入opencv包
import cv2
# 导入numpy包进行科学运算
import numpy as np
# opencv读取图片数据
img = cv2.imread('ys.jpg')

# 获取图像的高度和宽度 为后面的平移做准备
img_height = img.shape[0]
img_width = img.shape[1]

# 显示原始图像 与新图像进行对比
cv2.imshow("img", img)

# 定义变换矩阵 向左平移5个像素， 向上平移50个像素
# 注意这两个坐标的第一维度和第二维度不要改动
# 第三维才是要平移的参数
temp = np.float32([[1, 0, -5], [0, 1, -20]])
# 进行2D 仿射变换(平移变换)
new_image = cv2.warpAffine(img, temp, (img_width, img_height))
# 显示新图像
cv2.imshow("new_image", new_image)
#等待任意按键按下
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv2.warpAffine(img, temp, (img_width, img_height))

# -*- coding: utf-8 -*- 
# 导入各种函数包
import numpy as np
import cv2
from math import cos,sin,radians
from matplotlib import pyplot as plt

# 读入图像数据
img = cv2.imread('TaM.jpg')

# 获取图像的高度和宽度 为后面的旋转做准备
img_height = img.shape[0]
img_width = img.shape[1]

# 获取图像中点， 作为旋转的中心点
# 此处 用int是因为单纯的/2得到的不是整数
# 因此也可以直接//2 就可以不用int来变换了
cx = int(img_width / 2)
cy = int(img_height / 2)

cv2.imshow("img", img)


# 确定旋转的中心点
center = (cx, cy)

image_dim = (img_width, img_height)

# 进行2D 仿射变换
# 围绕原点 逆时针旋转40度
M = cv2.getRotationMatrix2D(center=center,angle=40, scale=1.0)
rotated_40 = cv2.warpAffine(img, M, image_dim)
cv2.imshow("rotated_40", rotated_40)

# 围绕原点 逆时针旋转50度
M = cv2.getRotationMatrix2D(center=center,angle=50, scale=1.0)
rotated_50 = cv2.warpAffine(img, M, image_dim)
cv2.imshow("rotated_50", rotated_50)

# 围绕原点  逆时针旋转70度
M = cv2.getRotationMatrix2D(center=center,angle=70, scale=1.0)
rotated_70 = cv2.warpAffine(img, M, image_dim)
cv2.imshow("rotated_70", rotated_70)

#等待任意按键按下
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv2.getRotationMatrix2D(center=center,angle=70, scale=1.0)

# -*- coding: utf-8 -*- 
# 导入各种函数包
import numpy as np
import cv2
from math import cos,sin,radians
from matplotlib import pyplot as plt

def image_Rotation(image, rotation):
    # 读入图像数据
    img = cv2.imread(image)
        # 获取图像的高度和宽度 为后面的旋转做准备
    img_height = img.shape[0]
    img_width = img.shape[1]

    # 获取图像中点， 作为旋转的中心点
    # 此处 用int是因为单纯的/2得到的不是整数
    # 因此也可以直接//2 就可以不用int来变换了
    cx = int(img_width / 2)
    cy = int(img_height / 2)

    cv2.imshow("img", img)


    # 确定旋转的中心点
    center = (cx, cy)

    image_dim = (img_width, img_height)

    # 进行2D 仿射变换
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center=center,angle=rotation, scale=1.0)
    rotated_img = cv2.warpAffine(img, M, image_dim)
    cv2.imshow("rotated_img_{}".format(rotation), rotated_img)
    # #等待任意按键按下
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    # 给出image参数值：图像路径
    image = './TaM.jpg'
    # 给出rotation参数值：旋转度数
    rotation = 60
    image_Rotation(image, rotation)
    print("finished")