Python OpenCV 实现对图片旋转矩形的裁剪

前言：

最近需要实现一个在一张大图上给定一个带方向的点，以这个点为中心，以方向为角度裁剪出一个矩形区域。在网上查到很多方法都是先对大图像进行旋转，再从中切片取出目标区域。不失为一个好办法，但是我要处理的图像太大（10000*10000），先旋转再切片太浪费时间（测试大概需要1.6s）。恰好在一篇论文的代码里找到了实现该功能的代码，在这里给出来。

实现：

代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
#定义了一个2维旋转矩阵
def RotationMatrix2d(theta):
    return np.array([[np.cos(theta),-np.sin(theta)],[np.sin(theta),np.cos(theta)]])
#输入分别是 大图像，点坐标（x，y）,点的朝向，要裁剪区域矩形的边长，生成区域的边长，缩放大小（基本上设置为1即可）
def cropRectangularSectionFromImage(image,x,y,theta,sourceDim,targetDim,scale=1.0):
    dst_points = np.array([[0,0],[targetDim,0],[targetDim,targetDim],[0,targetDim]])
    #src_points这里除2看似有负数是为了方便能直接加上中心点坐标进行平移
    src_points = np.array([[-sourceDim/(2*scale),-sourceDim/(2*scale)],[sourceDim/(2*scale),-sourceDim/(2*scale)],[sourceDim/(2*scale),sourceDim/(2*scale)],[-sourceDim/(2*scale),sourceDim/(2*scale)]])
    R = RotationMatrix2d(theta)
    
    # rotate source points
    
    src_points = np.matmul(R,src_points.T).T
    
    # translate source points
    #至此要裁剪的区域就已经表示出来了
    src_points = src_points + np.array([[x,y]])
	#计算单应矩阵再结合opencv就能很快的取出来目标区域了
    h, _ = cv2.findHomography(src_points,dst_points)

    cropped = cv2.warpPerspective(image,h,(targetDim,targetDim))

    return cropped

如果取的区域是个梯形或者一般四边形那就改soucepoint的定义就行了。

也可以参考这篇 他给出的第二种方法和上述方法原理是一致的。
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