我需要将图像旋转 90、180 或 270 度。在 OpenCV4Android 我可以使用：
Imgproc.getRotationMatrix2D(new Point(center, center), degrees, 1);
Imgproc.warpAffine(src, dst, rotationMatrix, dst.size());
然而，这是我的图像处理算法的一个巨大瓶颈。当然，简单的旋转 90 度的倍数比 最常见的情况要简单得多warpAffine，并且可以更有效地完成。例如，对于 180 度，我可以使用：
Core.flip(src, dst, -1);
其中 -1 表示围绕水平轴和垂直轴翻转。是否有类似的优化可以用于 90 或 270 度旋转？
我对java api不是很了解，这些代码是用c++开发的。逻辑应该是一样的，使用转置+翻转将图像旋转90n（n属于N = -int的最小值，.....，-3，-2，-1，0，1，2， 3, ..., int 的最大值)
/*
*@brief rotate image by multiple of 90 degrees
*
*@param source : input image
*@param dst : output image
*@param angle : factor of 90, even it is not factor of 90, the angle
* will be mapped to the range of [-360, 360].
* {angle = 90n; n = {-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4} }
* if angle bigger than 360 or smaller than -360, the angle will
* be map to -360 ~ 360.
* mapping rule is : angle = ((angle / 90) % 4) * 90;
*
* ex : 89 will map to 0, 98 to 90, 179 to 90, 270 to 3, 360 to 0.
*
*/
void rotate_image_90n(cv::Mat &src, cv::Mat &dst, int angle)
{
if(src.data != dst.data){
src.copyTo(dst);
}
angle = ((angle / 90) % 4) * 90;
//0 : flip vertical; 1 flip horizontal
bool const flip_horizontal_or_vertical = angle > 0 ? 1 : 0;
int const number = std::abs(angle / 90);
for(int i = 0; i != number; ++i){
cv::transpose(dst, dst);
cv::flip(dst, dst, flip_horizontal_or_vertical);
}
}
编辑：提高性能，感谢 TimZaman 的评论和 1'' 的实施
void rotate_90n(cv::Mat const &src, cv::Mat &dst, int angle)
{
CV_Assert(angle % 90 == 0 && angle <= 360 && angle >= -360);
if(angle == 270 || angle == -90){
// Rotate clockwise 270 degrees
cv::transpose(src, dst);
cv::flip(dst, dst, 0);
}else if(angle == 180 || angle == -180){
// Rotate clockwise 180 degrees
cv::flip(src, dst, -1);
}else if(angle == 90 || angle == -270){
// Rotate clockwise 90 degrees
cv::transpose(src, dst);
cv::flip(dst, dst, 1);
}else if(angle == 360 || angle == 0 || angle == -360){
if(src.data != dst.data){
src.copyTo(dst);
}
}
}
这是您使用 Google 搜索时的第一个结果，并且这些解决方案都没有真正回答问题，或者正确或简洁。
Core.rotate(Mat src, Mat dst, Core.ROTATE_90_CLOCKWISE); //ROTATE_180 or ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE
这将使用 90 倍数的最有效方法将图像旋转任意度数。
void
rotate_cw(const cv::Mat& image, cv::Mat& dest, int degrees)
{
switch (degrees % 360) {
case 0:
dest = image.clone();
break;
case 90:
cv::flip(image.t(), dest, 1);
break;
case 180:
cv::flip(image, dest, -1);
break;
case 270:
cv::flip(image.t(), dest, 0);
break;
default:
cv::Mat r = cv::getRotationMatrix2D({image.cols/2.0F, image.rows/2.0F}, degrees, 1.0);
int len = std::max(image.cols, image.rows);
cv::warpAffine(image, dest, r, cv::Size(len, len));
break; //image size will change
}
}
但是对于 opencv 3.0，这可以通过cv::rotate命令完成：
cv::rotate(image, dest, e.g. cv::ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE);
这是使用 Android API 的解决方案。在这里，我使用它来旋转来自可以安装在各种方向的相机的图像。
if (mCameraOrientation == 270) {
// Rotate clockwise 270 degrees
Core.flip(src.t(), dst, 0);
} else if (mCameraOrientation == 180) {
// Rotate clockwise 180 degrees
Core.flip(src, dst, -1);
} else if (mCameraOrientation == 90) {
// Rotate clockwise 90 degrees
Core.flip(src.t(), dst, 1);
} else if (mCameraOrientation == 0) {
// No rotation
dst = src;
}
这是我的 Python 翻译（感谢所有的海报）：
import cv2
def rot90(img, rotflag):
""" rotFlag 1=CW, 2=CCW, 3=180"""
if rotflag == 1:
img = cv2.transpose(img)
img = cv2.flip(img, 1) # transpose+flip(1)=CW
elif rotflag == 2:
img = cv2.transpose(img)
img = cv2.flip(img, 0) # transpose+flip(0)=CCW
elif rotflag ==3:
img = cv2.flip(img, -1) # transpose+flip(-1)=180
elif rotflag != 0: # if not 0,1,2,3
raise Exception("Unknown rotation flag({})".format(rotflag))
return img
我只使用了这个 Python 版本，它比使用andNumpy快得多。cv2.transpose()cv2.flip()
def rotate_image_90(im, angle):
if angle % 90 == 0:
angle = angle % 360
if angle == 0:
return im
elif angle == 90:
return im.transpose((1,0, 2))[:,::-1,:]
elif angle == 180:
return im[::-1,::-1,:]
elif angle == 270:
return im.transpose((1,0, 2))[::-1,:,:]
else:
raise Exception('Error')
您可以使用 numpyrot90函数旋转图像
喜欢
def rotate_image(image,deg):
if deg ==90:
return np.rot90(image)
if deg ==180:
return np.rot90(image,2)
if deg == 270:
return np.rot90(image,-1) #Reverse 90 deg rotation
希望这有帮助..
在蟒蛇中：
# import the necessary packages
import numpy as np
import cv2
# initialize the camera and grab a reference to the raw camera capture
vs = cv2.VideoCapture(0)
(ret, image_original) = vs.read()
image_rotated_90 = np.rot90(image_original)
image_rotated_180 = np.rot90(image_rotated_90)
# show the frame and press any key to quit the image frame
cv2.imshow("Frame", image_rotated_180)
cv2.waitKey(0)
这是一个任意角度旋转的功能[-360 ... 360]
def rotate_image(image, angle):
# Grab the dimensions of the image and then determine the center
(h, w) = image.shape[:2]
(cX, cY) = (w / 2, h / 2)
# Grab the rotation matrix (applying the negative of the
# angle to rotate clockwise), then grab the sine and cosine
# (i.e., the rotation components of the matrix)
M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0)
cos = np.abs(M[0, 0])
sin = np.abs(M[0, 1])
# Compute the new bounding dimensions of the image
nW = int((h * sin) + (w * cos))
nH = int((h * cos) + (w * sin))
# Adjust the rotation matrix to take into account translation
M[0, 2] += (nW / 2) - cX
M[1, 2] += (nH / 2) - cY
# Perform the actual rotation and return the image
return cv2.warpAffine(image, M, (nW, nH))
用法
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('1.png')
rotate = rotate_image(image, angle=90)
使用numpy.rot90，如果你想要 180 度，只需做两次。
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('img.png',1)
cv2.imshow('',img)
cv2.waitKey(0)
img90 = np.rot90(img)
cv2.imshow('',img90)
cv2.waitKey(0)
没有人注意到这个简单的方法。用于cv2.rotate将图像顺时针旋转 90 度
image = cv2.rotate(src, cv2.cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
其他标志
ROTATE_90_CLOCKWISE Python：cv.ROTATE_90_CLOCKWISE
ROTATE_180 Python：cv.ROTATE_180
ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE Python：cv.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE
cv2 官方链接https://docs.opencv.org/3.4/d2/de8/group__core__array.html#ga4ad01c0978b0ce64baa246811deeac24