OpenCV：简单的图像旋转和缩小算法

Question

我已尝试使用 getRotationMatrix2D(center, angle, scale); 进行图像旋转和缩小 (JPEG) 和warpAffine(image1, image3, rotation, image3.size()); 我得到了我想要的结果（如下图）

for (int r = 0;r < image1.rows;r++) {

    for (int c = r + 1;c < image1.cols;c++) {
        Point center  = Point(image1.cols / 2, image1.rows / 2);
        Point center1 = Point(image1.cols / 2, image1.rows / 2);
        double angle = 90.0;
        double scale = 1;
        double angle1 = 90.0;
        double scale1 = 0.5;
        rotation = getRotationMatrix2D(center, angle, scale);
        rotation1 = getRotationMatrix2D(center1, angle1, scale1);

但我想在不使用任何库的情况下学习一些简单的旋转和缩减算法（对于像我这样的初学者来说很简单） 得到相同的结果。 在寻找各种解决方案之后，我最终得到了这个 来自https://gamedev.stackexchange.com/questions/67613/how-can-i-rotate-a-bitmap-without-d3d-or-opengl 谁能一点一点地分解简单的线性代数来向我解释我的伪代码？

编辑： 减码

      void reduction(Mat image1)
   {
        for (int r = 0;r < imgC.rows;r++)
        {
        for (int c = 0;c < imgC.cols;c++)
    {


        int new_x = c * (125 / 256);
        int new_y = r * (125 / 256);
        imgC.at<uchar>(r, c) = imgC.at<uchar>(new_y, new_x);
        }
     }
 }

Answer 1

在此示例中，我加载了两个图像。一个是灰度图像，另一个是彩色图像。两者都是相同的图像，因此您可以轻松理解如何使用数学方程处理旋转。请看这个很容易理解的例子。同样以类似的方式，您可以添加缩放和缩小。这里每个点都根据新位置上设置的方程式和颜色值进行转换。代码如下：

#include <iostream>
#include <string>
#include "opencv/highgui.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;

#define PIPI 3.14156

int main()
{
    Mat img = imread("C:/Users/dell2/Desktop/DSC00587.JPG",0);//loading gray scale image
    Mat imgC = imread("C:/Users/dell2/Desktop/DSC00587.JPG",1);//loading color image

    Mat rotC(imgC.cols, imgC.rows, imgC.type());
    rotC = Scalar(0,0,0);

    Mat rotG(img.cols, img.rows, img.type());
    rotG = Scalar(0,0,0);

    float angle = 90.0 * PIPI / 180.0;

    for(int r=0;r<imgC.rows;r++)
    {
        for(int c=0;c<imgC.cols;c++)
        {
            float new_px = c * cos(angle) - r * sin(angle);
            float new_py = c * sin(angle) + r * cos(angle);

            Point pt((int)-new_px, (int)new_py);

            //color image
            rotC.at<Vec3b>(pt) = imgC.at<Vec3b>(r,c);//assign color value at new location from original image

            //gray scale image
            rotG.at<uchar>(pt) = img.at<uchar>(r,c);//assign color value at new location from original image

        }
    }


    imshow("color",rotC);
    imshow("gray",rotG);
    waitKey(0);

    return 0;
}