旋轉一般是指將圖像圍繞某一指定點旋轉一定的角度，圖像旋轉后會有一部分圖像轉出顯示區域，可以截圖那部分，也可以改變圖像的尺寸使得圖像顯示完全。

　　圖像旋轉原理

　　所謂圖像旋轉是指圖像以某一點為中心旋轉一定的角度，形成一幅新的圖像的過程。這個點通常就是圖像的中心。

　　由于是按照中心旋轉，所以有這樣一個屬性：旋轉前和旋轉后的點離中心的位置不變。

　　根據這個屬性，可以得到旋轉后的點的坐標與原坐標的對應關系。

　　原圖像的坐標一般是以左上角為原點的，我們先把坐標轉換為以圖像中心為原點。假設原圖像的寬為w，高為h，（x0，y0）為原坐標內的一點，轉換坐標后的點為（x1，y1）。可以得到：

　　X0’ = x0 -w/2;

　　y1’ =-y0 + h/2;

　　在新的坐標系下，假設點（x0，y0）距離原點的距離為r，點與原點之間的連線與x軸的夾角為b，旋轉的角度為a，旋轉后的點為（x1，y1）， 如下圖所示。

　　那么有以下結論：

　　x0=r*cosb；y0=r*sinb

　　x1 = r*cos（b-a）= r*cosb*cosa+r*sinb*sina=x0*cosa+y0*sina；

　　y1=r*sin（b-a）=r*sinb*cosa-r*cosb*sina=-x0*sina+y0*cosa；

　　得到了轉換后的坐標，我們只需要把這些坐標再轉換為原坐標系即可。

　　x1’ = x1+w/2= x0*cosa+y0*sina+w/2

　　y1’=-y1+h/2=-（-x0*sina+y0*cosa）+h/2=x0*sina-y0*cosa+h/2

　　此處的x0/y0是新的坐標系中的值，轉換為原坐標系為：

　　x1’ = x0*cosa+y0*sina+w/2=（x00-w/2）*consa+（-y00+h/2）*sina+w/2

　　y1’= x0*sina-y0*cosa+h/2=（x00-w/2）*sina-（-y00+h/2）*cosa+h/2

　　=（y00-h/2）*cosa+（ x00-w/2）*sina+h/2

　　在OpenCV中，目前并沒有現成的函數直接用來實現圖像旋轉，它是用仿射變換函數cv：：warpAffine來實現的，此函數目前支持4種插值算法，最近鄰、雙線性、雙三次、蘭索斯插值，如果傳進去的參數為基于像素區域關系插值算法（INTER_AREA），則按雙線性插值。

　　通常使用2*3矩陣來表示仿射變換：

　　其中，T相當于變換前的原始圖像，x，y為變換后的圖像坐標。

　　對于cv：：getRotationMatrix2D函數的實現公式為：

　　其中scale為縮放因子（x、y方向保持一致），angle為旋轉角度（弧長），centerx，centery為旋轉中心。