opencv图片旋转90°/-90°/180°

一般角度旋转，我们会这样做：

先用getRotationMatrix2D()来计算二维旋转变换矩阵，

再用warpAffine()来进行仿射变换

对于需90°或-90°旋转，如果我们也这样做：

    Mat src = imread("E:/TestImg/t1.jpg");
	Mat dst;
	Point center(src.cols/2,src.rows/2); //旋转中心
	double angle = -90.0;  //角度
	double scale = 1.0;  //缩放系数
	Mat rotMat = getRotationMatrix2D(center,angle,scale);
	warpAffine(src,dst,rotMat,src.size());
	imshow("src",src);
	imshow("dst",dst);
	waitKey();

结果（左边原图，右图结果图）：

可以看到，左右有多余的黑边，而且上边的一些字也没有了

分析可能是旋转后和原图长宽不一致造成的，于是改代码，将结果图片长宽对换：

    Mat src = imread("E:/TestImg/t1.jpg");
	Mat dst;
	Point center(src.cols/2,src.rows/2); //旋转中心
	double angle = -90.0;  //角度
	double scale = 1.0;  //缩放系数
	Mat rotMat = getRotationMatrix2D(center,angle,scale);
	warpAffine(src,dst,rotMat,Size(src.rows,src.cols));
	imshow("src",src);
	imshow("dst",dst);
	waitKey();

结果：

还是一些字旋转后没有了还有大黑边，真是“叔能忍，婶不能忍”，遍寻网络终不得法.....

 

偶然间看到大佬博客：https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/52554711

用到2个函数：

 transpose(Mat src,Mat &dst);     //转置

flip(Mat src,Mat &dst,int nFlag) ;     //镜像

 

测试代码：

    Mat src = imread("E:/TestImg/t1.jpg");
	Mat temp,dst0,dst1,dst_1;
	transpose(src, temp);
	flip(temp,dst1,1);
	flip(temp,dst0,0);
	flip(temp, dst_1, -1);
	imshow("src",src);
	imshow("transpose",temp);
	imshow("flip:1",dst1);
	imshow("flip:0", dst0);
	imshow("flip:-1", dst_1);
	waitKey();

运行截图：

观测结果可以发现：

 transpose()之后，图片做了90°转置，并且左右镜像了

再flip(),第3个参数为0时，图像摆正，相当于逆时针旋转了90°

 

2.当图像需要旋转90°时，flip()第3个参数为1：

    Mat src = imread("E:/TestImg/t1.jpg");
	Mat temp,dst;
	transpose(src, temp);
	flip(temp,dst,1);
	imshow("src",src);
	imshow("transpose",temp);
	imshow("flip:1",dst);
	waitKey();

结果：

 

3.当图像需要180°旋转时：

    Mat src = imread("E:/TestImg/t1.jpg");
	Mat temp,dst;
	flip(src,dst,-1);
	imshow("src",src);
	imshow("flip: -1",dst);

结果：

当然，180°旋转用remap()也可以实现，稍微麻烦了一点

 

总结一下：

需顺时针90°旋转时，transpose(src,tmp) + flip(tmp,dst,1)

需逆时针90°旋转时，transpose(src,tmp) + flip(tmp,dst,0)

需180°旋转时，直接flip(src,dst,-1)

 

工作中，flip()最后一个参数总是忘记该用哪一个，也常常有朋友问到旋转90°/-90° 的问题，

因此特写此文，方便自己，亦方便他人

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