如何在不丢失边缘的情况下旋转图像

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.在这个页面上,我找到了一些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.如果我计算的rotaded形象,我的结果有正确的尺寸,但保险业监督大多是黑色(0和360°作品)......这里是代码:

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;

}

的rotMat样子:

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

该trans(该组织图片的大小为1428x928px):

[ 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,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 ]

最后

使用Hammer指令的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正在做的事情.这是使用它的一个例子

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

1. 获取图像所有4个角的坐标.
2. 通过仿射变换转换每个坐标.
3. 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.

编辑

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了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,然后由矩阵转换

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]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);

所以改变你的电话

cv2DRotationMatrix(center, angle, 1, rotMat);

此外,放置在平移矩阵中的变量需要是图像1的中心与图像2的中心之间的距离.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运动

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下来.

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);

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]

这是原始图像

在这里使用我发布的代码将其旋转45度.