Halcon旋转图片的研究

在Halcon中有两个用于图像旋转的函数：

1，rotate_image

*Image和ImageRotate分别是输入和输出图像

*Phi是输入的旋转度数

*interpolation是内插方式，默认为'constant'

rotate_image(Image : ImageRotate : Phi, Interpolation : )

2，affine_trans_image

*开辟一个旋转矩阵
（）hom_mat2d_identity (HomMat2D)
*为旋转矩阵赋值
*HomMat2D是输入的旋转矩阵
*Phi是输入的旋转角度
*Px和Py分别是输入的旋转中心x坐标值和y坐标值
*HomMat2DRotate是输出的旋转矩阵
（）hom_mat2d_rotate( : : HomMat2D, Phi, Px, Py : HomMat2DRotate)
*实施旋转
*Image : ImageAffinTrans分别为输入输出图像
*HomMat2D是赋值后的旋转矩阵。注意：是赋值后的
*Interpolation是内插方式，默认为'constant'
*AdaptImageSize是bool变量，判断输出图像的大小是否发生变化
（）affine_trans_image(Image : ImageAffinTrans : HomMat2D, Interpolation, AdaptImageSize : ) 

但是，在使用过程中，遇到一个问题。在图片进行旋转之后，图片的四个角都不能很好的保留。我想做的是将图片旋转后，将图片不会缺损，也不会缩小，也就是说原图片旋转后将扩大。然后，我找到一种折中的办法，但是速度很慢，也许达不到要求。还是分享记录一下吧。

optimize_aop ('rotate_image', 'byte', 'no_file', ['file_mode','model','parameters'], ['nil','threshold','false'])
set_system ('parallelize_operators', 'true')//只需开一次
get_image_size(image_ori, Width, Height)
gen_rectangle1(Rectangle,,,Height-,Width-)
get_region_points(Rectangle, Rows, Columns)
***************单通道图像的旋转****************
if(c=)
    get_grayval(image_ori,Rows,Columns,Grayval)
    HeightL:=
    WidthL:=
    gen_image_const(Image1, 'byte', WidthL, HeightL)
    Rows:=Rows+(HeightL/-Height/)
    Columns:=Columns+(WidthL/-Width/)
    set_grayval(Image1,Rows,Columns,Grayval)
    Phi1:=rad(angle)
    vector_angle_to_rigid(HeightL/, WidthL/, , HeightL/, WidthL/, -Phi1, HomMat2D1)
    affine_trans_image(Image1, image_dst, HomMat2D1, 'constant', 'false')
**************3通道彩色图像的旋转****************
elseif(c=)
    decompose3(image_ori, ImageR, ImageG, ImageB)
    get_grayval(ImageR,Rows,Columns,GrayvalR)
    get_grayval(ImageG,Rows,Columns,GrayvalG)
    get_grayval(ImageB,Rows,Columns,GrayvalB)
    HeightL:=
    WidthL:=
    gen_image_const(Image1, 'byte', WidthL, HeightL)
    gen_image_const(Image2, 'byte', WidthL, HeightL)
    gen_image_const(Image3, 'byte', WidthL, HeightL)
    Rows:=Rows+(HeightL/-Height/)
    Columns:=Columns+(WidthL/-Width/)
    set_grayval(Image1,Rows,Columns,GrayvalR)
    set_grayval(Image2,Rows,Columns,GrayvalG)
    set_grayval(Image3,Rows,Columns,GrayvalB)
    compose3(Image1, Image2, Image3, MultiChannelImage)
    Phi1:=rad(-)
    vector_angle_to_rigid(HeightL/, WidthL/, , HeightL/, WidthL/, -Phi1, HomMat2D1)
    affine_trans_image(MultiChannelImage, image_dst, HomMat2D1, 'constant', 'false')

endif