opencv 图像翻转、旋转转自：/watkinsong/article/details/91896491.图像左右翻转、翻转90度opencv中并没有直接封装图像旋转任意角度的函数，一般我们可以使用仿射变换获得旋转后的图像，这时候可以进行任意角度的旋转，但是如果我们需要将图像旋转90度，例如只是对图像进行左右翻转，或者旋转90度将图像放倒，那么如果还使用仿射变换，显得有些不是很简单，有点过于复杂。

实际上可以使用求转置矩阵的方式将图像旋转90度，然后可以沿着指定的坐标轴对旋转后的图像进行翻转变化。

使用transpose(src, dst);对目标图像进行转置变换，可以将垂直的图像变为水平放置。

然后使用flip()函数对图像进行翻转。

整个过程非常简单，可以看下下面的代码就非常清晰的了解了。

// ImageFlip.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include "stdafx.h"#include "opencv/cv.h"#include "opencv/highgui.h"#include "stdio.h"#include "iostream"using namespace cv;using namespace std;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) {Mat src = imread("lena.jpg");Mat dst;transpose(src, dst);Mat dst2;flip(dst, dst2, 1); // flip by y axis Mat dst3;flip(dst, dst3, 0); // flip by x axis Mat dst4;flip(dst, dst4, -1); // flip by both axises imshow("src", src);imshow("dst", dst);imshow("dst2", dst2);imshow("dst3", dst3);imshow("dst4", dst4); cvWaitKey();return 0;}实验结果：原始图像：转置以后：flip(dst, dst2, 1); // flip by y axis2、任意角度旋转、同时缩放（输出图像大小与输入图像大小相同，容易造成图像不全）下面这份代码用于实现对图像的缩放与旋转。

OpenCV版本：2.4.2// 图像旋转与缩放// Author：// Blog：/icvpr#include <iostream>#include <vector>#include <opencv2/opencv.hpp>int main(int argc, char** argv){cv::Mat image = cv::imread("../test.jpg");if (image.empty()){std::cout<<"read imagefailure"<<std::endl;return -1;}cv::Point2f center = cv::Point2f(image.cols / 2, image.rows / 2); // 旋转中心double angle = 30; // 旋转角度double scale = 0.5; // 缩放尺度cv::Mat rotateMat;rotateMat = cv::getRotationMatrix2D(center, angle, scale);cv::Mat rotateImg;cv::warpAffine(image, rotateImg, rotateMat, image.size());cv::imwrite("../rotate.jpg", rotateImg);return 0;} // 图像旋转与缩放// Author：// Blog：/icvpr #include<iostream>#include <vector>#include <opencv2/opencv.hpp>int main(int argc, char** argv){ cv::Mat image = cv::imread("../test.jpg");if (image.empty()){std::cout<<"read image failure"<<std::endl;return -1;} cv::Point2f center = cv::Point2f(image.cols / 2, image.rows / 2); // 旋转中心double angle = 30; // 旋转角度double scale = 0.5; // 缩放尺度cv::Mat rotateMat;rotateMat = cv::getRotationMatrix2D(center, angle, scale); cv::Mat rotateImg;cv::warpAffine(image, rotateImg, rotateMat,image.size()); cv::imwrite("../rotate.jpg", rotateImg);return 0;}原图：缩放：旋转：旋转+缩放3.图像旋转、缩放（缩放后图像完整的进行显示）旋转变换公式的推导：如下图，在2维坐标上，有一点p(x, y) , 直线op的长度为r, 直线op和x轴的正向的夹角为a。

直线op围绕原点做逆时针方向b度的旋转，到达p’(s,t) 则有s = r cos(a + b) = r cos(a)cos(b) – r sin(a)sin(b)(1.1)t = r sin(a + b) = r sin(a)cos(b) + r cos(a) sin(b) (1.2) 其中x =r cos(a) , y = r sin(a)代入(1.1), (1.2) ,s = x cos(b) – y sin(b)(1.3)t = x sin(b) + y cos(b) (1.4)用行列式表示如下用到的一些OpenCV中的函数：(1) CvMat*cv2DRotationMatrix(CvPoint2D32f center, double angle, doublescale, CvMat*map_matrix);Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, doubleangle, double scale);说明：计算旋转加缩放的仿射矩阵参数：center：旋转中心angle：旋转度数，正值表示逆时针旋转。

scale：各方向同性的缩放尺度map_matrix：输出参数，仿射变换矩阵，浮点型2*3矩阵返回值：仿射变换矩阵注意：默认的变换是以相反的顺序进行的，即从目标到源。

对于目标图像中的任一点(x,y)，先计算出它在源图像中的坐标，再将此点的像素值拷贝到目标图像中，所以计算出的变换矩阵是从目标到源的变换矩阵。

例如逆时针旋转30度，不做缩放，计算出的变换矩阵为：(2) void cvWarpAffine(const CvArr* src,CvArr* dst, const CvMat*map_matrix,intflags=CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS, CvScalar fillval=cvScalarAll(0));void warpAffine(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M,Sizedsize, int flags=INTER_LINEAR,int borderMode = BORDER_CONSTANT,constScalar& borderValue=Scalar() );说明：对图像做仿射变换参数：M：输入参数，2*3的仿射变换矩阵dsize：输出图像的尺寸flags：差值方法，若设置WARP_INVERSE_MAP标识，指明M是目的到源的变换。

borderMode：边界处理方法注意：当设置标志位WARP_INVERSE_MAP时，目标图像的计算公式为：否则，先调用invertAffineTransform()计算出M的逆仿射变换M’，然后将M’带入以上公式进行变换。

[cpp] viewplaincopy print?#include<iostream>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace std;using namespace cv;#define SCALE 0.5 //缩放比例int main(){Mat src = imread("pic3.png");Mat dst;//输出图像int angle = 30;//旋转角度(正值表示逆时针旋转)int length;//输出图像的宽度或高度//为了保证无论如何旋转都能放下，输出图像的长和宽都设为输入图像对角线长度乘以SCALE//但如果是缩小(SCALE<=1)，这样会导致临时图像中放不下原图，所以对于所有缩小的情况，输出图像和临时图像的长宽都设为原图的对角线长度if(SCALE <= 1)length = sqrt(src.cols*src.cols +src.rows*src.rows);elselength = sqrt(src.cols*src.cols + src.rows*src.rows) * SCALE;//建立临时图像，长宽都是源图像的对角线长度，将源图像复制到临时图像的中心后再变换Mat tempImg(length,length,src.type());//临时图像，大小和输出图像一样大int ROI_x = length/2 - src.cols/2;//ROI矩形左上角的x 坐标int ROI_y = length/2 - src.rows/2;//ROI矩形左上角的y 坐标Rect ROIRect(ROI_x,ROI_y,src.cols,src.rows);//ROI 矩形Mat tempImgROI2(tempImg,ROIRect);//tempImg的中间部分src.copyTo(tempImgROI2);//将原图复制到tempImg的中心Point2f center(length/2,length/2);//旋转中心Mat M = getRotationMatrix2D(center,angle,SCALE);//计算旋转的仿射变换矩阵//输出看看算出的矩阵是什么cout<<"变换矩阵："<<endl;cout<<M.at<double>(0,0)<<","<<M.at<d ouble>(0,1)<<","<<M.at<double>(0,2)<&lt ;","<<endl;cout<<M.at<double>(1,0)<<","<<M.at<double>(1,1)<<","<<M.at<double>(1,2)<&lt ;","<<endl;warpAffine(tempImg,dst,M,Size(length,length));//仿射变换//显示imshow("src",src);imshow("tempImg",tempImg);imshow("dst",dst);waitKey(0);return 0;} #include<iostream>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace std;using namespace cv;#define SCALE 0.5 //缩放比例int main(){Mat src = imread("pic3.png");Mat dst;//输出图像int angle = 30;//旋转角度(正值表示逆时针旋转) int length;//输出图像的宽度或高度//为了保证无论如何旋转都能放下，输出图像的长和宽都设为输入图像对角线长度乘以SCALE//但如果是缩小(SCALE<=1)，这样会导致临时图像中放不下原图，所以对于所有缩小的情况，输出图像和临时图像的长宽都设为原图的对角线长度if(SCALE <= 1)length = sqrt(src.cols*src.cols +src.rows*src.rows);elselength = sqrt(src.cols*src.cols + src.rows*src.rows) * SCALE;//建立临时图像，长宽都是源图像的对角线长度，将源图像复制到临时图像的中心后再变换Mat tempImg(length,length,src.type());//临时图像，大小和输出图像一样大int ROI_x = length/2 - src.cols/2;//ROI矩形左上角的x 坐标int ROI_y = length/2 - src.rows/2;//ROI矩形左上角的y 坐标Rect ROIRect(ROI_x,ROI_y,src.cols,src.rows);//ROI矩形Mat tempImgROI2(tempImg,ROIRect);//tempImg的中间部分src.copyTo(tempImgROI2);//将原图复制到tempImg的中心Point2f center(length/2,length/2);//旋转中心Mat M = getRotationMatrix2D(center,angle,SCALE);//计算旋转的仿射变换矩阵//输出看看算出的矩阵是什么cout<<"变换矩阵："<<endl;cout<<M.at<double>(0,0)<<","<<M.at<d ouble>(0,1)<<","<<M.at<double>(0,2)<&lt ;","<<endl;cout<<M.at<double>(1,0)<<","<<M.at<d ouble>(1,1)<<","<<M.at<double>(1,2)<&lt ;","<<endl;warpAffine(tempImg,dst,M,Size(length,length));//仿射变换//显示imshow("src",src);imshow("tempImg",tempImg);imshow("dst",dst); waitKey(0);return 0;}效果图：原图临时图像1结果1临时图像2结果2。