在OpenCV 中旋轉圖像而不裁剪
如果您的目標是旋轉圖像,同時保留其全部內容而不進行任何裁剪,OpenCV 提供一個解決方案。考慮一下傳統上使用 cv::warpAffine 旋轉影像的情況,但最終得到的是裁剪後的結果。本文解決了這個問題並提供了程式碼解決方案。
在我們的範例中,使用 cv::getRotationMatrix2D 旋轉影像並使用 cv::warpAffine 應用它會產生缺少角點的影像。為了修正這個問題,我們必須調整變換矩陣以考慮移動的影像中心。
受到相關來源見解的啟發,我們的解決方案採用以下想法:
- 矩陣調整: 透過合併將影像的新中心與原始中心對齊的平移來修改旋轉矩陣。
- 旋轉矩形: 使用 cv::RotatedRect 決定邊界矩形
我們更新的程式碼(使用 OpenCV 3.4.1測試):
#include "opencv2/opencv.hpp" int main() { cv::Mat src = cv::imread("im.png", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED); double angle = -45; cv::Point2f center((src.cols - 1) / 2.0, (src.rows - 1) / 2.0); cv::Mat rot = cv::getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0); cv::Rect2f bbox = cv::RotatedRect(cv::Point2f(), src.size(), angle).boundingRect2f(); rot.at<double>(0, 2) += bbox.width / 2.0 - src.cols / 2.0; rot.at<double>(1, 2) += bbox.height / 2.0 - src.rows / 2.0; cv::Mat dst; cv::warpAffine(src, dst, rot, bbox.size()); cv::imwrite("rotated_im.png", dst); return 0; }</double></double>
此增強的程式碼在旋轉過程中保留了原始影像的完整內容,成功實現了我們的目標是在不裁剪的情況下旋轉影像。
以上是如何在 OpenCV 中旋轉影像而不裁剪?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

在C 中使用XML是因為它提供了結構化數據的便捷方式,尤其在配置文件、數據存儲和網絡通信中不可或缺。 1)選擇合適的庫,如TinyXML、pugixml、RapidXML,根據項目需求決定。 2)了解XML解析和生成的兩種方式:DOM適合頻繁訪問和修改,SAX適用於大文件或流數據。 3)優化性能時,TinyXML適合小文件,pugixml在內存和速度上表現好,RapidXML處理大文件優異。

C#和C 的主要區別在於內存管理、多態性實現和性能優化。 1)C#使用垃圾回收器自動管理內存,C 則需要手動管理。 2)C#通過接口和虛方法實現多態性,C 使用虛函數和純虛函數。 3)C#的性能優化依賴於結構體和並行編程,C 則通過內聯函數和多線程實現。

C 中解析XML數據可以使用DOM和SAX方法。 1)DOM解析將XML加載到內存,適合小文件,但可能佔用大量內存。 2)SAX解析基於事件驅動,適用於大文件,但無法隨機訪問。選擇合適的方法並優化代碼可提高效率。

C 在遊戲開發、嵌入式系統、金融交易和科學計算等領域中的應用廣泛,原因在於其高性能和靈活性。 1)在遊戲開發中,C 用於高效圖形渲染和實時計算。 2)嵌入式系統中,C 的內存管理和硬件控制能力使其成為首選。 3)金融交易領域,C 的高性能滿足實時計算需求。 4)科學計算中,C 的高效算法實現和數據處理能力得到充分體現。

C 沒有死,反而在許多關鍵領域蓬勃發展:1)遊戲開發,2)系統編程,3)高性能計算,4)瀏覽器和網絡應用,C 依然是主流選擇,展現了其強大的生命力和應用場景。

C#和C 的主要區別在於語法、內存管理和性能:1)C#語法現代,支持lambda和LINQ,C 保留C特性並支持模板。 2)C#自動內存管理,C 需要手動管理。 3)C 性能優於C#,但C#性能也在優化中。

在C 中處理XML數據可以使用TinyXML、Pugixml或libxml2庫。 1)解析XML文件:使用DOM或SAX方法,DOM適合小文件,SAX適合大文件。 2)生成XML文件:將數據結構轉換為XML格式並寫入文件。通過這些步驟,可以有效地管理和操作XML數據。

在C 中處理XML數據結構可以使用TinyXML或pugixml庫。 1)使用pugixml庫解析和生成XML文件。 2)處理複雜的嵌套XML元素,如書籍信息。 3)優化XML處理代碼,建議使用高效庫和流式解析。通過這些步驟,可以高效處理XML數據。


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