Question

我想在JavaCV / OpenCV中以可变角度（如22°）旋转一些图像。目前我使用cvWarpAffine()。

我的问题是，我在旋转后失去了图像的边缘，所以我必须使dst.image更大并移动中心点。在this page我发现了一些AS-Code来计算图像的新大小。但我不知道如何用JavaCV / OpenCV实现它

我及时拥有以下代码：

public CvMat rotateImage(int angle) {
    CvPoint2D32f center = new CvPoint2D32f(input.cols() / 2.0F,
            input.rows() / 2.0F);

    CvMat rotMat = cvCreateMat(2, 3, CV_32F);
    cv2DRotationMatrix(center, angle, 1, rotMat);
    CvMat dst = cvCreateMat(input.rows(), input.cols(), input.type());
    cvWarpAffine(input, dst, rotMat);
    return dst;

}

有人有想法吗？

问候

//更新

我不知道......出了什么问题。如果我计算了旋转图像，我的结果有正确的尺寸，但它大多是黑色（0和360°工作）... 这是代码：

public CvMat rotateImage(float angle) {
    CvPoint2D32f center = new CvPoint2D32f(input.cols() / 2.0F,
            input.rows() / 2.0F);
    CvBox2D box = new CvBox2D(center, cvSize2D32f(input.cols() - 1,
            input.rows() - 1), angle);
    CvPoint2D32f points = new CvPoint2D32f(4);
    cvBoxPoints(box, points);
    CvMat pointMat = cvCreateMat(1, 4, CV_32FC2);
    pointMat.put(0, 0, 0, points.position(0).x());
    pointMat.put(0, 0, 1, points.position(0).y());
    pointMat.put(0, 1, 0, points.position(1).x());
    pointMat.put(0, 1, 1, points.position(1).y());
    pointMat.put(0, 2, 0, points.position(2).x());
    pointMat.put(0, 2, 1, points.position(2).y());
    pointMat.put(0, 3, 0, points.position(3).x());
    pointMat.put(0, 3, 1, points.position(3).y());
    CvRect boundingRect = cvBoundingRect(pointMat, 0);

    CvMat dst = cvCreateMat(boundingRect.height(), boundingRect.width(),
            input.type());

    CvPoint2D32f centerDst = new CvPoint2D32f(center.x()
            + (dst.cols() / 2.0F), center.y() + (dst.rows() / 2.0F));

    CvMat rotMat = cvCreateMat(2, 3, CV_32F);
    cv2DRotationMatrix(centerDst, angle, 1, rotMat);
    CvMat trans = cvCreateMat(3, 3, CV_32F);
    cvZero(trans);
    trans.put(0, 2, dst.cols() / 2.0F);
    trans.put(1, 2, dst.rows() / 2.0F);

    trans.put(0, 0, 1);
    trans.put(1, 1, 1);
    trans.put(2, 2, 1);

    CvMat newRot = cvCreateMat(3, 3, CV_32F);
    cvZero(newRot);
    for (int i = 0; i < 2; i++) {
        for (int j = 0; j < 3; j++) {
            newRot.put(i, j, rotMat.get(i, j));
        }
    }

    newRot.put(2, 2, 1);
    cvMul(trans, newRot, newRot, 1);

    cvWarpPerspective(input, dst, newRot);
    // cvWarpAffine(input, dst, dstRotMat);

    return dst;

}

rotMat看起来像：

[ 0.9396926, 0.34202015, -311.1334
 -0.34202015, 0.9396926, 601.47485 ]

trans（组织图片的大小为1428x928像素）：

[ 1.0, 0.0, 836.0
0.0, 1.0, 699.0
0.0, 0.0, 1.0 ]

和newRot

[ 0.9396926, 0.0, -260107.52
-0.0, 0.9396926, 420430.94
0.0, 0.0, 1.0 ]

我找不到错误

//更新2

public CvMat rotateImage(float angle) {
    CvPoint2D32f center = new CvPoint2D32f(input.cols() / 2.0F,
            input.rows() / 2.0F);
    CvBox2D box = new CvBox2D(center, cvSize2D32f(input.cols() - 1,
            input.rows() - 1), angle);
    CvPoint2D32f points = new CvPoint2D32f(4);
    cvBoxPoints(box, points);
    CvMat pointMat = cvCreateMat(1, 4, CV_32FC2);
    pointMat.put(0, 0, 0, points.position(0).x());
    pointMat.put(0, 0, 1, points.position(0).y());
    pointMat.put(0, 1, 0, points.position(1).x());
    pointMat.put(0, 1, 1, points.position(1).y());
    pointMat.put(0, 2, 0, points.position(2).x());
    pointMat.put(0, 2, 1, points.position(2).y());
    pointMat.put(0, 3, 0, points.position(3).x());
    pointMat.put(0, 3, 1, points.position(3).y());
    CvRect boundingRect = cvBoundingRect(pointMat, 0);

    CvMat dst = cvCreateMat(boundingRect.height(), boundingRect.width(),
            input.type());

    // CvPoint2D32f centerDst = new CvPoint2D32f(((dst.cols()-input.cols()
    // )/ 2.0F),(( dst.rows()-input.rows()) / 2.0F));

    CvMat rotMat = cvCreateMat(2, 3, CV_32F);
    cv2DRotationMatrix(center, angle, 1, rotMat);
    CvMat trans = cvCreateMat(3, 3, CV_32F);
    cvZero(trans);
    trans.put(0, 2, (dst.cols() - input.cols()) / 2.0F);
    trans.put(1, 2, (dst.rows() - input.rows()) / 2.0F);

    trans.put(0, 0, 1);
    trans.put(1, 1, 1);
    trans.put(2, 2, 1);

    CvMat newRot = cvCreateMat(3, 3, CV_32F);
    cvZero(newRot);
    for (int i = 0; i < 2; i++) {
        for (int j = 0; j < 3; j++) {
            newRot.put(i, j, rotMat.get(i, j));
        }
    }

    newRot.put(2, 2, 1);
    cvMul(trans, newRot, newRot, 1);

    cvWarpPerspective(input, dst, newRot);
    // cvWarpAffine(input, dst, rotMat);

    System.out.println(rotMat);
    System.out.println(trans);
    System.out.println(newRot);

    return dst;

在1度时，矩阵看起来像：

rotMat：

 [ 0.9998477, 0.017452406, -8.338219
 -0.017452406, 0.9998477, 12.534734 ]

trans

 [ 1.0, 0.0, -8.0
  0.0, 1.0, -12.0
  0.0, 0.0, 1.0 ]

newRot

 [ 0.9998477, 0.0, 66.70575
   -0.0, 0.9998477, -150.41681
   0.0, 0.0, 1.0 ]

FINAL

使用Hammer的指令编写JavaCode：

public CvMat rotateImage(float angle) {
    CvPoint2D32f center = new CvPoint2D32f(input.cols() / 2.0F,
            input.rows() / 2.0F);
    CvBox2D box = new CvBox2D(center, cvSize2D32f(input.cols() - 1,
            input.rows() - 1), angle);
    CvPoint2D32f points = new CvPoint2D32f(4);
    cvBoxPoints(box, points);
    CvMat pointMat = cvCreateMat(1, 4, CV_32FC2);
    pointMat.put(0, 0, 0, points.position(0).x());
    pointMat.put(0, 0, 1, points.position(0).y());
    pointMat.put(0, 1, 0, points.position(1).x());
    pointMat.put(0, 1, 1, points.position(1).y());
    pointMat.put(0, 2, 0, points.position(2).x());
    pointMat.put(0, 2, 1, points.position(2).y());
    pointMat.put(0, 3, 0, points.position(3).x());
    pointMat.put(0, 3, 1, points.position(3).y());
    CvRect boundingRect = cvBoundingRect(pointMat, 0);

    CvMat dst = cvCreateMat(boundingRect.height(), boundingRect.width(),
            input.type());

    CvMat rotMat = cvCreateMat(2, 3, CV_32FC1);
    cv2DRotationMatrix(center, angle, 1, rotMat);

    double y_1 = ((boundingRect.width() - input.cols()) / 2.0F)
            + rotMat.get(0, 2);
    double y_2 = ((boundingRect.height() - input.rows()) / 2.0F + rotMat
            .get(1, 2));

    rotMat.put(0, 2, y_1);
    rotMat.put(1, 2, y_2);

    cvWarpAffine(input, dst, rotMat);

    return dst;

}

Answer 1

opencv有一个函数已经用于查找边界矩形，这是你链接到的代码所做的事情。以下是使用它的示例

std::vector<cv::Point2f> points;
points.push_back(cv::Point2f(0,0));
points.push_back(cv::Point2f(13,0));
points.push_back(cv::Point2f(0,11));
points.push_back(cv::Point2f(10,10));


cv::Rect rectangle = cv::boundingRect(points);

返回的矩形的左上角为（0,0），宽度为14，高度为12，最小尺寸将包含每个点。您需要的步骤如下

获取图像所有4个角的坐标。
通过仿射变换转换每个坐标。
将这些点传递给cv :: boundingRect以获取边界矩形。

boundingRect返回的矩形的尺寸是目标图像所需的尺寸。不要考虑边界矩形的位置，只考虑其尺寸。

修改

第二个问题是将旧图像的中心与新图像的中心对齐。如果矩形的尺寸改变dw和dh，那么

centerNew.x = centerOld.x+dw/2; centerNew.y = centerOld.y+dh/2;

所以你需要整个旧图像向右移动dw / 2和向下（正y）dh / 2。这种运动可以包含在你的仿射变换中。您希望每个像素都被变换扭曲，然后通过矩阵
进行平移
tran_mat = [1,0,dw/2, 0,1,dh/2]

要将两者结合起来，需要将它们相乘

NewWarp = tran_mat * old_warp;

不幸的是，你不能只是将它们相乘，因为它们的尺寸不匹配。在这种情况下，通过将[0,0,1]添加为新的第三行，将它们转换为3x3矩阵。然后它们可以相乘。然后，您可以将该矩阵传递给cv :: warpPerspective，或者通过删除底行（仍应为[0,0,1]来将其转换回仿射变换。

编辑2 我认为你有两个问题。第一

cv2DRotationMatrix(centerDst, angle, 1, rotMat);

centerDst应该代表输入图像的中心，应该是

CvPoint2D32f center = new CvPoint2D32f(input.cols() / 2.0F,input.rows() / 2.0F);

所以将您的电话改为

cv2DRotationMatrix(center, angle, 1, rotMat);

此外，放置在平移矩阵中的变量需要是image1中心与图像2中心之间的距离。有几种方法可以计算但是

trans.put(0, 2, dst.cols() / 2.0F); trans.put(1, 2, dst.rows() / 2.0F);

不是其中之一。这将为您提供中心的移动

trans.put(0, 2, (dst.cols()-input.cols()) / 2.0F); trans.put(1, 2, (dst.rows()-input.rows()) / 2.0F);

我想大部分屏幕都是黑色的，因为你正在将整个图像从屏幕上翻译过来。

<强> EDIT3

我自己写了它并测试了它。这是我的代码。如果没有从Matx到pt和back的所有转换，可能有一种更优雅的方式，但这对我有用。它使用的是c ++，但它仍然清楚地显示了这个过程。找出你偏离这个的地方

cv::Mat im; //your image cv::Matx23d rot = getRotationMatrix2D(cv::Point2f(im.cols/2,im.rows/2),45,1); cv::Matx31d tl(0,0,1); cv::Matx31d tr(im.cols,0,1); cv::Matx31d bl(0,im.rows,1); cv::Matx31d br(im.cols,im.rows,1); std::vector<cv::Point2f> pts; cv::Matx21d tl2 = rot*tl; cv::Matx21d tr2 = rot*tr; cv::Matx21d bl2 = rot*bl; cv::Matx21d br2 = rot*br; pts.push_back(cv::Point2f(tl2(0),tl2(1))); pts.push_back(cv::Point2f(tr2(0),tr2(1))); pts.push_back(cv::Point2f(bl2(0),bl2(1))); pts.push_back(cv::Point2f(br2(0),br2(1))); cv::Rect bounds = cv::boundingRect(pts); cv::Matx33d tran(1,0,(bounds.width-im.cols)/2, 0,1,(bounds.height-im.rows)/2, 0,0,1); cv::Matx33d rot33; for(int i = 0; i < 6; i++) rot33(i) = rot(i); rot33(2,0) = 0; rot33(2,1) = 0; rot33(2,2) = 1; cv::Matx33d combined = tran*rot33; cv::Matx23d final; for(int i = 0; i < 6; i++) final(i) = combined(i); cv::Size im_size(bounds.width,bounds.height); cv::warpAffine(im, drawing_image,final, im_size);

<强> Edit4

rotation = 45 deg; width = 300 height = 287 rotation matrix [0.7071067811865476, 0.7071067811865475, -57.18228688765842; -0.7071067811865475, 0.7071067811865476, 147.9497474683058] translation matrix [1, 0, 58; 0, 1, 64; 0, 0, 1] combined matrix [0.7071067811865476, 0.7071067811865475, 0.8177131123415791; -0.7071067811865475, 0.7071067811865476, 211.9497474683058]

这是原始图片

然后使用我发布的代码将其旋转45度。

Answer 2

哈默的答案为我做了诀窍。但它给出了一个错误。只需稍微改变语法。这是对我有用的功能。

lastsolution = cpx.solution.get_values()
cpx.start.set_start(col_status=[], row_status=[], 
                    col_primal=lastsolution, row_primal=[],
                    col_dual=[], row_dual=[])

如何在不丢失边缘的情况下旋转图像

2 个答案: