OpenCV – warpAffine で画像を回転する方法

import cv2
import numpy as np
from IPython.display import Image, display


def imshow(img):
    """ndarray 配列をインラインで Notebook 上に表示する。"""
    ret, encoded = cv2.imencode(".jpg", img)
    display(Image(encoded))

def rotate_img(img, angle):
    # 画像の中心周りに angle 度回転するアフィン変換行列を求める。
    img_h, img_w = img.shape[:2]
    center = img_w / 2, img_h / 2
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center=center, angle=angle, scale=1)

    # アフィン変換を適用する。
    dst = cv2.warpAffine(img, M, dsize=(img_w, img_h))

    return dst


img = cv2.imread("sample.jpg")

dst = rotate_img(img, 30)
imshow(dst)

import cv2
import numpy as np


def rotate_img(img, angle, bg_color=(0, 0, 0)):
    # 画像を中心周りに angle 回転するアフィン変換行列を作成する。
    img_h, img_w = img.shape[:2]
    center = img_w / 2, img_h / 2
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center=center, angle=angle, scale=1)

    # 回転後の画像の四隅の座標を計算する。
    corners_rotated = cv2.boxPoints((center, (img_w, img_h), -angle))

    # 回転後の画像の四隅の最小値、最大値を計算する。
    min_x, min_y = corners_rotated.min(axis=0)
    max_x, max_y = corners_rotated.max(axis=0)

    # 回転後の画像の四隅が収まる大きさを計算する。
    dst_w, dst_h = int(max_x - min_x), int(max_y - min_y)

    # はみ出している分だけ平行移動する。
    M[0, 2] += -min_x
    M[1, 2] += -min_y

    # 画像にアフィン変換行列を適用する。
    dst = cv2.warpAffine(img, M, dsize=(dst_w, dst_h), borderValue=bg_color)

    return dst


img = cv2.imread("sample.jpg")

dst = rotate_img(img, angle=30)
imshow(dst)

img = cv2.imread("sample.jpg")

# 画像の中央を中心に 30 度回転するアフィン変換行列を作成する。
img_h, img_w = img.shape[:2]
center = img_w / 2, img_h / 2
M = cv2.getRotationMatrix2D(center=center, angle=30, scale=1)

# flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP を指定しない場合、M がそのまま適用される。
dst = cv2.warpAffine(img, M, dsize=(img_w, img_h))
imshow(dst)

# flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP を指定した場合、M の逆行列が適用される。
dst = cv2.warpAffine(img, M, dsize=(img_w, img_h), flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP)
imshow(dst)

img = cv2.imread("sample.jpg")

# 画像の中央を中心に 30 度回転するアフィン変換行列を作成する。
img_h, img_w = img.shape[:2]
center = img_w / 2, img_h / 2
M = cv2.getRotationMatrix2D(center=center, angle=30, scale=1)

# 青色で外挿する。
dst = cv2.warpAffine(img, M, dsize=(img_w, img_h), borderValue=(255, 0, 0))
imshow(dst)

# 前景画像を読み込む。
fg_img = cv2.imread("sample.jpg")
# 背景画像を読み込む。
bg_img = cv2.imread("background.jpg")

# 前景画像を、画像の中央を中心に120度回転し、0.5倍に縮小するアフィン変換行列を作成する。
fg_h, fg_w = fg_img.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D(center=(fg_w / 2, fg_h / 2), angle=120, scale=0.5)

# 画像にアフィン変換行列を適用する。
bg_h, bg_w = bg_img.shape[:2]
dst = cv2.warpAffine(
    fg_img, M, dsize=(bg_w, bg_h), dst=bg_img, borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT
)
imshow(dst)