OpenCV 图像旋转

在学习 OpenCV 和 Matplotlib 处理图像时，遇到了一些关于 cv2.imread()、cv2.getRotationMatrix2D()、plt.imshow() 的问题：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('img2.png', 1)  # 读取彩色图像（BGR格式）
rows, cols = img.shape[:2]  # 获取图像高度和宽度

# 计算旋转变换矩阵
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 45, 1)

# 进行仿射变换并填充空白区域为白色
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows), borderValue=(255,255,255))

# 显示原图和旋转后的图像（OpenCV方式）
while(1):
    cv2.imshow('img', img)
    cv2.imshow('img1', dst)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:  # 按 ESC 退出
        break
cv2.destroyAllWindows()

# 使用 Matplotlib 显示（转换 BGR → RGB）
plt.imshow(img[:, :, ::-1])  # OpenCV 读取的 BGR 转换为 RGB
plt.show()

问题与解答

1. cv2.imread('img2.png', 1) 里的 1 代表什么？

• cv2.imread() 读取图像时，1 代表 以彩色模式（BGR） 读取图像，忽略透明度通道。
• 0 表示灰度模式，-1 表示保留透明度。

✅ 正确用法：

img = cv2.imread('img2.png', cv2.IMREAD_COLOR)  # 与 cv2.imread('img2.png', 1) 等效

2. rows, cols = img.shape[:2] 为什么 img.shape 是三维的还能切片？

• img.shape 结构是 (height, width, channels)。
• img.shape[:2] 只取 height 和 width，忽略通道数（channels）。
• 因为 cv2.getRotationMatrix2D() 只需要高度和宽度，所以这样写是合理的。

✅ 正确理解：

h, w = img.shape[:2]  # 取出高度和宽度，不包括通道数

3. cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 45, 1) 里的参数是什么意思？

M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 45, 1)

缩放因子 scale 只影响大小，不影响旋转方向。

✅ 如果想绕左上角旋转：

M = cv2.getRotationMatrix2D((0, 0), 45, 1)  # 旋转中心改为左上角

4. cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows), borderValue=(255,255,255)) 是做什么的？

• cv2.warpAffine() 用于 应用仿射变换（如旋转、缩放）。
• borderValue=(255,255,255) 指定 填充空白区域为白色（默认是黑色）。

✅ 示例

dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows), borderValue=(255,255,255))

5. 为什么 img = cv2.imread("1.jpg")[::-1] 不能转换 BGR → RGB？

• [::-1] 只是翻转行数（上下翻转），不会改变通道顺序。
• 正确的 BGR → RGB 方法：

  img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 推荐方法
  

  或者：

  img = img[:, :, ::-1]  # 交换 BGR → RGB
  

✅ 示例

img = cv2.imread("1.jpg")
img_rgb = img[:, :, ::-1]  # 颜色通道反转
plt.imshow(img_rgb)
plt.show()

6. 为什么 plt.imshow(range) 会报错？

• range 只是整数序列，不是 NumPy 数组，Matplotlib 不知道如何绘制它。
• 需要转换成 NumPy 数组，并 reshape 成合适的形状。

✅ 正确方法

import numpy as np
plt.imshow(np.array(range(100)).reshape(10,10))  # 转换并 reshape 成 2D 图像
plt.show()

7. plt.imshow(img) 之后为什么还要 plt.show()？

• plt.imshow(img) 只是创建图像对象，但不会自动显示。
• plt.show() 才会真正渲染和显示图像。

✅ 单张图片

plt.imshow(img)
plt.show()  # 需要调用 plt.show() 才会显示

✅ 多张图片（需要分别 plt.show()）

plt.imshow(img1)
plt.show()

plt.imshow(img2)
plt.show()  # 否则 img2 会覆盖 img1

✅ 多张图片同一窗口（用 subplot）

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img1)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(img2)
plt.show()  # 只调用一次 plt.show()