点的旋转报错记录

import cv2, numpy as np

pts = np.array([[100, 100], [200, 100], [200, 200]], np.float32)
center = np.array([150, 150], np.float32)
angle = 45

# 方法 1: 你自己的函数
def rotate_around_center(points, center, angle_deg):
angle_rad = np.deg2rad(angle_deg)
R = np.array([
[np.cos(angle_rad), -np.sin(angle_rad)],
[np.sin(angle_rad),  np.cos(angle_rad)]
])
return (points - center) @ R.T + center

r1 = rotate_around_center(pts, center, angle)

# 方法 2: OpenCV 仿射矩阵
M = cv2.getRotationMatrix2D(tuple(center), angle, 1.0)
r2 = cv2.transform(pts.reshape(-1, 1, 2), M).reshape(-1, 2)

print(np.allclose(r1, r2))

rotate_around_center() 和 cv2.getRotationMatrix2D() + cv2.transform() 的结果确实可能不同，
虽然理论上看似等价。

这种差异不是数值误差，而是 OpenCV 的旋转矩阵定义方式与我们数学推导中的符号方向不同。
我来带你一步步看出根源 👇

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🧩 一、根本原因：角度方向（符号）不同

在 OpenCV 中：

cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
定义的 angle 是 逆时针为正方向，但图像坐标系的 y 轴是向下的。

而在标准数学坐标系中（你手写的版本）：

y 轴向上。

所以：

• 在 图像坐标系 下，y 轴朝下；

• OpenCV 在内部等价于执行了一个 顺时针旋转；

• 而你的矩阵 R = [[cos, -sin], [sin, cos]] 是逆时针旋转。

👉 因此，二者在图像坐标下的结果是 关于旋转中心对称的。