OpenCV3 Python3图片旋转处理详解
图片处理中经常用到的旋转操作，在OpenCV3中提供了`getRotationMatrix2D`和`warpAffine`函数，用于计算仿射矩阵M以及进行仿射变换。虽然仿射矩阵听起来很复杂，但在实际应用中只需掌握相关参数即可。
Opencv旋转原理
利用Opencv进行图片旋转，从数学角度来看就是通过仿射矩阵进行变换。具体的原理可以通过搜索“仿射矩阵 旋转”来深入了解。简单来说，任意的仿射变换可以表示两幅图像之间的关系，包括旋转（线性变换）、平移（向量加）和缩放操作（线性变换）。因此，如果我们知道两幅图像A、B之间的仿射矩阵M（通常用2X3矩阵表示），就可以通过仿射变换将A转变成B。
Opencv旋转步骤
1. 使用`getRotationMatrix2D`计算M矩阵或者使用`getAffineTransform`；
2. 使用`warpAffine`进行仿射变换；
3. 显示结果。
getRotationMatrix2D参数说明
- `center`: 旋转的中心点，一般设为图片中心；
- `angle`: 旋转的角度；
- `scale`: 缩放因子。
warpAffine参数说明
- `src`: 源图像；
- `M`: 仿射矩阵；
- `dsize`: 输出尺寸；
- `flags`: 插值算法，默认为`_LINEAR`；
- `borderMode`: 边界处理方式；
- `borderValue`: 外边界颜色，默认为黑色。
示例代码
```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) 旋转中心点为坐标(0,0)
dst cv.warpAffine(img, M, (cols, rows)) 默认黑色填充
旋转60度并修改填充色
M ((cols/2, rows/2), 60, 0.5) 中心点(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)
```
插值方法选择
根据实际需求设置插值方法，可以更好地处理旋转后的图像效果。在不同场景下选择合适的插值方法非常重要。
通过以上介绍，希望能帮助您更好地理解OpenCV3 Python3图片旋转处理过程，并灵活运用于实际项目中。
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