圖片處理中經(jīng)常用到的旋轉操作，在OpenCV3中提供了`getRotationMatrix2D`和`warpAffine`函數(shù)，用于計算仿射矩陣M以及進行仿射變換。雖然仿射矩陣聽起來很復雜，但在實際應

圖片處理中經(jīng)常用到的旋轉操作，在OpenCV3中提供了`getRotationMatrix2D`和`warpAffine`函數(shù)，用于計算仿射矩陣M以及進行仿射變換。雖然仿射矩陣聽起來很復雜，但在實際應用中只需掌握相關參數(shù)即可。

Opencv旋轉原理

利用Opencv進行圖片旋轉，從數(shù)學角度來看就是通過仿射矩陣進行變換。具體的原理可以通過搜索“仿射矩陣 旋轉”來深入了解。簡單來說，任意的仿射變換可以表示兩幅圖像之間的關系，包括旋轉（線性變換）、平移（向量加）和縮放操作（線性變換）。因此，如果我們知道兩幅圖像A、B之間的仿射矩陣M（通常用2X3矩陣表示），就可以通過仿射變換將A轉變成B。

Opencv旋轉步驟

1. 使用`getRotationMatrix2D`計算M矩陣或者使用`getAffineTransform`；

2. 使用`warpAffine`進行仿射變換；

3. 顯示結果。

getRotationMatrix2D參數(shù)說明

- `center`: 旋轉的中心點，一般設為圖片中心；

- `angle`: 旋轉的角度；

- `scale`: 縮放因子。

warpAffine參數(shù)說明

- `src`: 源圖像；

- `M`: 仿射矩陣；

- `dsize`: 輸出尺寸；

- `flags`: 插值算法，默認為`_LINEAR`；

- `borderMode`: 邊界處理方式；

- `borderValue`: 外邊界顏色，默認為黑色。

示例代碼

```python

import cv2 as cv

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

img ('')

rows, cols, channel

M ((0, 0), 0, 0.5) 旋轉中心點為坐標(0,0)

dst cv.warpAffine(img, M, (cols, rows)) 默認黑色填充

旋轉60度并修改填充色

M ((cols/2, rows/2), 60, 0.5) 中心點(cols/2, rows/2)，角度60

dst cv.warpAffine(img, M, (cols, rows), borderValue(255,255,255)) 修改填充色

('img', dst)

cv.waitKey(0)

```

插值方法選擇

根據(jù)實際需求設置插值方法，可以更好地處理旋轉后的圖像效果。在不同場景下選擇合適的插值方法非常重要。

通過以上介紹，希望能幫助您更好地理解OpenCV3 Python3圖片旋轉處理過程，并靈活運用于實際項目中。