我需要将一张图片旋转90度、180度或270度。在OpenCV4Android中，我可以使用：
Imgproc.getRotationMatrix2D(new Point(center, center), degrees, 1);
Imgproc.warpAffine(src, dst, rotationMatrix, dst.size());
然而，这是我图像处理算法的一个巨大瓶颈。当然，将图像旋转多个90度的简单旋转比warpAffine的最普通情况要简单得多，并且可以更有效地完成。例如，对于180度，我可以使用：
Core.flip(src, dst, -1);
当值为-1时，表示对水平和垂直轴进行翻转。是否有类似的优化方法可用于90度或270度旋转？
我不太熟悉Java API，这段代码是用C++开发的。 逻辑应该是相同的，使用转置+翻转来旋转图像，角度为90n（n属于N=-int的最小值,......,-3,-2,-1,0,1,2,3,......,int的最大值）。
/*
*@brief rotate image by multiple of 90 degrees
*
*@param source : input image
*@param dst : output image
*@param angle : factor of 90, even it is not factor of 90, the angle
* will be mapped to the range of [-360, 360].
* {angle = 90n; n = {-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4} }
* if angle bigger than 360 or smaller than -360, the angle will
* be map to -360 ~ 360.
* mapping rule is : angle = ((angle / 90) % 4) * 90;
*
* ex : 89 will map to 0, 98 to 90, 179 to 90, 270 to 3, 360 to 0.
*
*/
void rotate_image_90n(cv::Mat &src, cv::Mat &dst, int angle)
{
if(src.data != dst.data){
src.copyTo(dst);
}
angle = ((angle / 90) % 4) * 90;
//0 : flip vertical; 1 flip horizontal
bool const flip_horizontal_or_vertical = angle > 0 ? 1 : 0;
int const number = std::abs(angle / 90);
for(int i = 0; i != number; ++i){
cv::transpose(dst, dst);
cv::flip(dst, dst, flip_horizontal_or_vertical);
}
}
修改：改进性能，感谢TimZaman的评论和1''的实现。
void rotate_90n(cv::Mat const &src, cv::Mat &dst, int angle)
{
CV_Assert(angle % 90 == 0 && angle <= 360 && angle >= -360);
if(angle == 270 || angle == -90){
// Rotate clockwise 270 degrees
cv::transpose(src, dst);
cv::flip(dst, dst, 0);
}else if(angle == 180 || angle == -180){
// Rotate clockwise 180 degrees
cv::flip(src, dst, -1);
}else if(angle == 90 || angle == -270){
// Rotate clockwise 90 degrees
cv::transpose(src, dst);
cv::flip(dst, dst, 1);
}else if(angle == 360 || angle == 0 || angle == -360){
if(src.data != dst.data){
src.copyTo(dst);
}
}
}
src.t()创建的临时图像：它会导致每次分配，这可能在Android上特别昂贵。 - Antonio这是在谷歌上搜索时的第一个结果，但这些解决方案都没有真正回答问题或者正确简洁。
Core.rotate(Mat src, Mat dst, Core.ROTATE_90_CLOCKWISE); //ROTATE_180 or ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE
这将旋转图像任意角度，对于90的倍数使用最有效的方法。
void
rotate_cw(const cv::Mat& image, cv::Mat& dest, int degrees)
{
switch (degrees % 360) {
case 0:
dest = image.clone();
break;
case 90:
cv::flip(image.t(), dest, 1);
break;
case 180:
cv::flip(image, dest, -1);
break;
case 270:
cv::flip(image.t(), dest, 0);
break;
default:
cv::Mat r = cv::getRotationMatrix2D({image.cols/2.0F, image.rows/2.0F}, degrees, 1.0);
int len = std::max(image.cols, image.rows);
cv::warpAffine(image, dest, r, cv::Size(len, len));
break; //image size will change
}
}
然而在OpenCV 3.0中，这可以通过使用 cv::rotate 命令来完成：
cv::rotate(image, dest, e.g. cv::ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE);
以下是使用Android API的解决方案。这里，我将其用于从相机旋转图像，该相机可以安装在各种方向。
if (mCameraOrientation == 270) {
// Rotate clockwise 270 degrees
Core.flip(src.t(), dst, 0);
} else if (mCameraOrientation == 180) {
// Rotate clockwise 180 degrees
Core.flip(src, dst, -1);
} else if (mCameraOrientation == 90) {
// Rotate clockwise 90 degrees
Core.flip(src.t(), dst, 1);
} else if (mCameraOrientation == 0) {
// No rotation
dst = src;
}
这是我的Python翻译（感谢所有的发帖者）：
import cv2
def rot90(img, rotflag):
""" rotFlag 1=CW, 2=CCW, 3=180"""
if rotflag == 1:
img = cv2.transpose(img)
img = cv2.flip(img, 1) # transpose+flip(1)=CW
elif rotflag == 2:
img = cv2.transpose(img)
img = cv2.flip(img, 0) # transpose+flip(0)=CCW
elif rotflag ==3:
img = cv2.flip(img, -1) # transpose+flip(-1)=180
elif rotflag != 0: # if not 0,1,2,3
raise Exception("Unknown rotation flag({})".format(rotflag))
return img
rot90函数旋转图像。例如：def rotate_image(image,deg):
if deg ==90:
return np.rot90(image)
if deg ==180:
return np.rot90(image,2)
if deg == 270:
return np.rot90(image,-1) #Reverse 90 deg rotation
rot90函数及其k（次数）参数都非常出色。这意味着反向旋转90度也可以写成np.rot90(image, 3)。 - Tomasz Gandorimshow没有问题，但是绘图函数可能会抛出以下错误：输出数组img的布局与cv :: Mat不兼容（step [ndims-1]！= elemsize或step [1]！= elemsize * nchannels）。可以使用np.ascontiguousarray来解决这个问题。 - Tomasz GandorNumpy的Python版本进行编写，这比使用cv2.transpose()和cv2.flip()要快得多。def rotate_image_90(im, angle):
if angle % 90 == 0:
angle = angle % 360
if angle == 0:
return im
elif angle == 90:
return im.transpose((1,0, 2))[:,::-1,:]
elif angle == 180:
return im[::-1,::-1,:]
elif angle == 270:
return im.transpose((1,0, 2))[::-1,:,:]
else:
raise Exception('Error')
如果你想要旋转180度，只需使用numpy.rot90两次即可。
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('img.png',1)
cv2.imshow('',img)
cv2.waitKey(0)
img90 = np.rot90(img)
cv2.imshow('',img90)
cv2.waitKey(0)
# import the necessary packages
import numpy as np
import cv2
# initialize the camera and grab a reference to the raw camera capture
vs = cv2.VideoCapture(0)
(ret, image_original) = vs.read()
image_rotated_90 = np.rot90(image_original)
image_rotated_180 = np.rot90(image_rotated_90)
# show the frame and press any key to quit the image frame
cv2.imshow("Frame", image_rotated_180)
cv2.waitKey(0)
cv2.rotate将图像顺时针旋转90度。image = cv2.rotate(src, cv2.cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
其他标志
顺时针旋转90度 Python：cv.ROTATE_90_CLOCKWISE
旋转180度 Python：cv.ROTATE_180
逆时针旋转90度 Python：cv.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE
cv2官方链接 https://docs.opencv.org/3.4/d2/de8/group__core__array.html#ga4ad01c0978b0ce64baa246811deeac24
Core.rotate(mRgba, mRgba, Core.ROTATE_180);和Core.flip(mRgba, mRgba, -1);在我的小米红米4 Prime上都需要大约12-14毫秒的CPU时间。性能非常差。我想反转相机字节帧，但这太耗费资源了。 - user924