OpenCV3 Python3圖片旋轉處理詳解
圖片處理中經常用到的旋轉操作，在OpenCV3中提供了`getRotationMatrix2D`和`warpAffine`函數，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
圖片處理中經常用到的旋轉操作，在OpenCV3中提供了`getRotationMatrix2D`和`warpAffine`函數，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即可。
Opencv旋轉原理
利用Opencv進行圖片旋轉，從數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。