平台：Windows 10 20H2
Visual Studio 2015
OpenCV 4.5.3

本文算法改进自图形算法与实战：6.图像运动专题（5）图像旋转-基于近邻插值的图像旋转 —— 进击的CV

原理

 将旋转后图像的像素点映射回原图像，找到它的采样点，即旋转的逆变换。映射的结果不会都是整数像素点，那么旋转后的点的像素值由与采样点最邻近的像素值表示，这就是最近邻插值。

改变尺寸的图像旋转
这种旋转是将旋转后的图像内容完全显示出来，所以要确定新的图像的尺寸。

源码

RotateImage

Mat RotateImage(Mat src, double angle)
{
    int x0, y0, x1, y1;
    angle = angle * 3.1415926535897932384626433832795 / 180;
    int dx = abs((int)src.cols*cos(angle)) + abs((int)src.rows*sin(angle));
    int dy = abs((int)src.cols*sin(angle)) + abs((int)src.rows*cos(angle));
    Mat dst(dy, dx, CV_8UC3, Scalar(0));  //创建新图像
    for (x1 = 0; x1 < dst.cols; x1++)
    {
        for (y1 = 0; y1 < dst.rows; y1++)
        {
            double fx0, fy0;
            double fx1, fy1;
            double R;
            double sita, sita0, sita1;

            //将图片中点设为坐标原点
            fx1 = x1 - dst.cols / 2;
            fy1 = y1 - dst.rows / 2;
            R = sqrt(fx1 * fx1 + fy1 * fy1);    //极径
            sita = angle;
            sita1 = atan2(fy1, fx1);            //新点极角
            sita0 = sita1 + sita;                //旧点极角
            //旧点直角坐标(中点为坐标原点)
            fx0 = R * cos(sita0);                
            fy0 = R * sin(sita0);
            //旧点直角坐标(坐标原点在角上)
            x0 = fx0 + src.cols / 2 + 0.5;
            y0 = fy0 + src.rows / 2 + 0.5;

            if (x0 >= 0 && x0 < src.cols && y0 >= 0 && y0 < src.rows)
            {
                dst.at<Vec3b>(Point(x1, y1)) = src.at<Vec3b>(Point(x0, y0));
            }
            else
                dst.at<Vec3b>(Point(x1, y1)) = 0;
        }
    }
    return dst;
}

主函数

int main(int argc, char * argv[])
{
    Mat src;

    src = imread("D:\\Work\\OpenCV\\Workplace\\Test_1\\4.jpg");
    imshow("原图", src);

    for (short i = -360; i <= 360; ++i)
    {
        imshow("输出", RotateImage(src, i));
        waitKey(1);
    }
    waitKey(0);

    return 0;
}

效果

完整源码

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

Mat RotateImage(Mat src, double angle)
{
    int x0, y0, x1, y1;
    angle = angle * 3.1415926535897932384626433832795 / 180;
    int dx = abs((int)src.cols*cos(angle)) + abs((int)src.rows*sin(angle));
    int dy = abs((int)src.cols*sin(angle)) + abs((int)src.rows*cos(angle));
    Mat dst(dy, dx, CV_8UC3, Scalar(0));  //创建新图像
    for (x1 = 0; x1 < dst.cols; x1++)
    {
        for (y1 = 0; y1 < dst.rows; y1++)
        {
            double fx0, fy0;
            double fx1, fy1;
            double R;
            double sita, sita0, sita1;

            //将图片中点设为坐标原点
            fx1 = x1 - dst.cols / 2;
            fy1 = y1 - dst.rows / 2;
            R = sqrt(fx1 * fx1 + fy1 * fy1);    //极径
            sita = angle;
            sita1 = atan2(fy1, fx1);            //新点极角
            sita0 = sita1 + sita;                //旧点极角
                                                //旧点直角坐标(中点为坐标原点)
            fx0 = R * cos(sita0);
            fy0 = R * sin(sita0);
            //旧点直角坐标(坐标原点在角上)
            x0 = fx0 + src.cols / 2 + 0.5;
            y0 = fy0 + src.rows / 2 + 0.5;

            if (x0 >= 0 && x0 < src.cols && y0 >= 0 && y0 < src.rows)
            {
                dst.at<Vec3b>(Point(x1, y1)) = src.at<Vec3b>(Point(x0, y0));
            }
            else
                dst.at<Vec3b>(Point(x1, y1)) = 0;
        }
    }
    return dst;
}

int main(int argc, char * argv[])
{
    Mat src;

    src = imread("D:\\Work\\OpenCV\\Workplace\\Test_1\\4.jpg");
    imshow("原图", src);

    for (short i = -360; i <= 360; ++i)
    {
        imshow("输出", RotateImage(src, i));
        waitKey(1);
    }
    waitKey(0);

    return 0;
}

速度优化

源码

Mat RotateImage(Mat src, float angle)
{
    int x0, y0, x1, y1;
    angle = angle * 3.1415926535897932384626433832795 / 180;
    float sin_sita = sin(angle), cos_sita = cos(angle);
    Mat dst(abs((int)src.cols*sin_sita) + abs((int)src.rows*cos_sita), abs((int)src.cols*cos_sita) + abs((int)src.rows*sin_sita), CV_8UC3, Scalar(0));  //创建新图像
    for (x1 = 0; x1 < dst.cols; ++x1)
    {
        for (y1 = 0; y1 < dst.rows; ++y1)
        {
            float fx1, fy1;

            //将图片中点设为坐标原点
            fx1 = x1 - dst.cols / 2;
            fy1 = y1 - dst.rows / 2;

            //旧点直角坐标(坐标原点在角上)
            x0 = fx1*cos_sita - fy1*sin_sita + src.cols / 2 + 0.5;
            y0 = fx1*sin_sita + fy1*cos_sita + src.rows / 2 + 0.5;

            if (x0 >= 0 && x0 < src.cols && y0 >= 0 && y0 < src.rows)
            {
                dst.at<Vec3b>(Point(x1, y1)) = src.at<Vec3b>(Point(x0, y0));
            }
            else
                dst.at<Vec3b>(Point(x1, y1)) = 0;
        }
    }
    return dst;
}

优化效果

旋转一幅1200×562的图像

用时几乎是原来的1/2