“好方法”正在使用imwarp

构建转换矩阵有些棘手。
我从以下问题中弄清楚了如何构建它：Matlab image rotation
转换支持旋转，平移和缩放。

参数：
（x0，y0）是围绕它旋转的中心点。
phi是旋转角度。
sx，sy是水平和垂直缩放（将值设置为1）。
W和H是输入（和输出）图像的宽度和高度。

构建3x3转换矩阵：

T = [sx*cos(phi),-sx*sin(phi),0
     sy*sin(phi),sy*cos(phi),0
     (W+1)/2-((sx*x0*cos(phi))+(sy*y0*sin(phi))),(H+1)/2+((sx*x0*sin(phi))-(sy*y0*cos(phi))),1];

使用imwarp：

tform = affine2d(T);
J = imwarp(I,tform,'OutputView',imref2d([H,W]),'Interp','cubic');

这是完整的可执行代码示例：

I = imresize(imread('peppers.png'),0.5); %I is the input image

[H,W,~] = size(I);  %Height and Width of I

phi = 120*pi/180; %Rotate 120 degrees

%Zoom coefficients
sx = 1;
sy = 1;

%Center point (the point that the image is rotated around it).
x0 = (W+1)/2 + 50;
y0 = (H+1)/2 + 20;

%Draw white cross at the center of the point of the input image.
I(y0-0.5:y0+0.5,x0-19.5:x0+19.5,:) = 255;
I(y0-19.5:y0+19.5,x0-0.5:x0+0.5,:) = 255;

%Build transformation matrix.
T = [sx*cos(phi),1];

tform = affine2d(T);
J = imwarp(I,'cubic');

%Draw black cross at the center of the output image:
J(end/2:end/2+1,end/2-15:end/2+15,:) = 0;
J(end/2-15:end/2+15,end/2:end/2+1,:) = 0;

%Shows that the center of the output image is the point that the image was rotated around it.
figure;imshow(J)

输入图片：

输出图像：

注意：
与其他方法（例如填充后的imrotate）相比，重要的优点是中心坐标不必是整数值。
例如，您可以旋转（100.4，80.7）。