在Python中利用get_affine_transform()函数进行图像的旋转与平移

在Python中，我们可以使用cv2库来进行图像的旋转和平移操作。cv2库中提供了getAffineTransform()函数用于获取仿射变换矩阵，我们可以利用这个矩阵进行图像的旋转和平移。

下面是一个使用getAffineTransform()函数进行图像旋转和平移的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 原图像的宽度和高度
rows, cols = img.shape[:2]

# 定义图像旋转的角度和平移的距离
angle = 30
tx = 50
ty = 100

# 计算图像旋转的中心点
center_x = cols / 2
center_y = rows / 2

# 计算旋转矩阵
angle_rad = np.deg2rad(angle)
cos_theta = np.cos(angle_rad)
sin_theta = np.sin(angle_rad)
M_rotation = np.array([[cos_theta, -sin_theta, (1 - cos_theta) * center_x + sin_theta * center_y],
                       [sin_theta, cos_theta, -sin_theta * center_x + (1 - cos_theta) * center_y]])

# 计算平移矩阵
M_translation = np.array([[1, 0, tx],
                          [0, 1, ty]])

# 获取仿射变换矩阵
M_affine = cv2.getAffineTransform(M_rotation[:, :2], M_translation[:, :2])

# 进行仿射变换
img_affine = cv2.warpAffine(img, M_affine, (cols, rows))

# 显示原图像和旋转平移后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Affine Image', img_affine)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读取了一张图像，然后定义了图像的旋转角度和平移距离。通过计算旋转矩阵和平移矩阵，我们可以得到仿射变换矩阵M_affine。最后，使用cv2.warpAffine()函数将原图像根据仿射变换矩阵进行旋转和平移操作，得到旋转平移后的图像。

在代码中，我们使用了np.deg2rad()函数将角度转换为弧度，并使用np.cos()和np.sin()计算了旋转矩阵中的cos_theta和sin_theta。平移矩阵直接通过定义的平移距离构建。

注意，这个示例代码只进行了旋转和平移操作，如果需要使用其他仿射变换，可以对矩阵进行调整。同时，还需要注意图像的旋转中心点的计算，它影响了旋转的效果。

希望这个示例代码对你有帮助！