Numpy 在Python中围绕指定原点旋转2D图像

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy在Python中围绕指定原点旋转二维图像。

在图像处理中，图像旋转是一项非常基本的任务。而在Numpy中，我们可以使用numpy.rot90()函数来进行简单的旋转。但是，如果需要旋转带有不同原点的图像，则需要对图像进行加工才能达到预期效果。以下是如何使用Numpy实现带有不同原点的旋转。

为了更清楚地说明，我们将使用一张示例图像。以下是代码段，展示了如何在Python中使用OpenCV加载图像并显示。我们将使用这张图像来演示如何围绕指定原点旋转2D图像。

import cv2

img = cv2.imread('sample_image.jpg')
cv2.imshow("Original", img)
cv2.waitKey(waitTime=0)
cv2.destroyAllWindows()

现在，我们可以使用Numpy将图像旋转指定角度。以下是代码段，显示如何在Python中使用Numpy旋转图像。

import numpy as np 

def rotateImage(image, angle):
  # 获取原点坐标
  height, width = image.shape[:2]
  origin = (width // 2, height // 2)

  # 构建旋转矩阵
  rotationMatrix = cv2.getRotationMatrix2D(origin, angle, 1.0)

  # 计算变换后的坐标
  cos, sin = np.abs(rotationMatrix[0, 0]), np.abs(rotationMatrix[0, 1])
  nW = int((height * sin) + (width * cos))
  nH = int((height * cos) + (width * sin))

  # 调整旋转矩阵
  rotationMatrix[0, 2] += (nW / 2) - origin[0]
  rotationMatrix[1, 2] += (nH / 2) - origin[1]

  # 进行旋转
  rotatedImage = cv2.warpAffine(image, rotationMatrix, (nW, nH))

  return rotatedImage

# 将图像旋转45度
rotatedImage = rotateImage(img, 45)
cv2.imshow("Rotated", rotatedImage)
cv2.waitKey(waitTime=0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先定义了一个名为rotateImage()的函数，该函数接受一张图像和一个角度作为输入，然后返回旋转后的图像。这个函数的核心是在Numpy的帮助下计算旋转矩阵和变换后的坐标。旋转矩阵的中心为原点，因此我们需要检测并调整坐标以达到旋转带有不同原点的图像的目的。

我们还可以通过在代码中指定需要设置的原点坐标来自定义旋转原点。以下是代码段，展示了如何使用rotateImage()函数在Python中旋转带有自定义原点的二维图像。

# 定义自定义原点坐标
customOrigin = (0, 0)

# 将图像围绕自定义原点旋转30度
rotatedImage = rotateImage(img, 30, customOrigin)
cv2.imshow("Rotated", rotatedImage)
cv2.waitKey(waitTime=0)
cv2.destroyAllWindows()

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