前言

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图像以任意点 (x0, y0) 为旋转中心、顺时针旋转角度 θ 的旋转操作，可以先将原点平移到旋转中心 (x0, y0) ，然后按照原点旋转，最后再平移回坐标原点，可以由以下公式描述：

按上式构造旋转变换矩阵 MAR，由函数 cv2.warpAffine 可以计算变换后的绕原点旋转图像。

简便地，OpenCV 提供了 cv2.getRotationMatrix2D 函数， 根据旋转角度和位移计算旋转变换矩阵 MAR。

函数说明：

cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) → M

函数 getRotationMatrix2D 根据旋转参数计算旋转变换矩阵 MAR。

参数说明：

• center：旋转中心坐标，二元元组 (x0, y0)
• angle：旋转角度，单位为角度，逆时针为正数，顺时针为负数
• scale： 缩放因子
• 返回值：M， 旋转变换矩阵，2行3列

注意事项：

• 求出旋转变换矩阵 MAR，由函数 cv2.warpAffine 可以实现任意角度和任意中心的旋转效果。
• 以图像中心作为旋转中心时，可以用 img.shape 获得图像的宽度和高度值，除以 2 就是图像中心点坐标。
• 旋转角度为 90，180，270 度时，可以用 cv2.rotate(src, rotateCode) 函数实现，该方法实际上是通过矩阵转置实现的，因此速度很快。

基本例程：1.36 图像的旋转（任意旋转中心）

# 1.36 图像旋转 (以任意点 (x0,y0) 为中心旋转)
img = cv2.imread("../images/imgGaia.tif") # 读取彩色图像(BGR)
height, width = img.shape[:2] # 图片的高度和宽度
theta1, theta2 = 30, 45 # 顺时针旋转角度，单位为角度
x0, y0 = width//2, height//2 # 以图像中心作为旋转中心
MAR1 = cv2.getRotationMatrix2D((x0,y0), theta1, 1.0)
MAR2 = cv2.getRotationMatrix2D((x0,y0), theta2, 1.0)
imgR1 = cv2.warpAffine(img, MAR1, (width, height)) # 旋转变换，默认为黑色填充
imgR2 = cv2.warpAffine(img, MAR2, (width, height), borderValue=(255,255,255)) # 设置白色填充
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title(r"$Origin#34;)
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.subplot(132), plt.axis('off'), plt.title(r"$Rotation {}^o#34;.format(theta1))
plt.imshow(cv2.cvtColor(imgR1, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.subplot(133), plt.axis('off'), plt.title(r"$Rotation {}^o#34;.format(theta2))
plt.imshow(cv2.cvtColor(imgR2, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

（本节完）