图像处理: 无损地旋转图像

JNingWei

发布于 2018-09-27 14:43:13

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发布于 2018-09-27 14:43:13

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OpenCV自带的旋转图像方法 (有损)

原图像：

如果用OpenCV自带cv2.warpAffine接口来实现图片旋转：

import cv2

# 读取原图像
img = cv2.imread("./girl.jpg")
h, w = img.shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)

# 逆时针-90°(即顺时针90°)旋转图片
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, -90, 1)
rotated_img = cv2.warpAffine(img, M, (w, h))

cv2.imwrite("./rotated_img.jpg", rotated_img)

处理后的结果：

可以明显看出，原图像左右两边的像素信息(黄色框内)全部丢失，损失严重：

无损旋转

我自己想到了一种无损旋转的方法，分为以下五步。

首先读取原图像： img = cv2.imread("./girl.jpg")

获取输入图像的信息，生成旋转操作所需的参数： h, w = img.shape[:2] padding = (w - h) // 2 center = (w // 2, w // 2) 其中，padding: 指定零填充的宽度； canter: 指定旋转的轴心坐标。
在原图像两边做对称的零填充，使得图片由矩形变为方形： img_padded = np.zeros(shape=(w, w, 3), dtype=np.uint8) img_padded[padding:padding+h, :, :] = img

逆时针-90°(即顺时针90°)旋转填充后的方形图片 M = cv2.getRotationMatrix2D(center, -90, 1) rotated_padded = cv2.warpAffine(img_padded, M, (w, w))

从旋转后的图片中截取出我们需要的部分，作为最终的输出图像： output = rotated_padded[:, padding:padding+h, :] cv2.imwrite("./output.jpg", output)

Code

完整源码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取原图像
img = cv2.imread("./girl.jpg")
cv2.imshow("", img)
cv2.waitKey(1000)

# 获取输入图像的信息，生成旋转操作所需的参数（padding: 指定零填充的宽度； canter: 指定旋转的轴心坐标）
h, w = img.shape[:2]
padding = (w - h) // 2
center = (w // 2, w // 2)

# 在原图像两边做对称的零填充，使得图片由矩形变为方形
img_padded = np.zeros(shape=(w, w, 3), dtype=np.uint8)
img_padded[padding:padding+h, :, :] = img

cv2.imshow("", img_padded)
cv2.waitKey(1000)
cv2.imwrite("./img_padded.jpg", img_padded)

# 逆时针-90°(即顺时针90°)旋转填充后的方形图片
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, -90, 1)
rotated_padded = cv2.warpAffine(img_padded, M, (w, w))

cv2.imshow("", rotated_padded)
cv2.waitKey(1000)
cv2.imwrite("./rotated_padded.jpg", rotated_padded)

# 从旋转后的图片中截取出我们需要的部分，作为最终的输出图像
output = rotated_padded[:, padding:padding+h, :]

cv2.imshow("", output)
cv2.waitKey(1000)
cv2.imwrite("./output.jpg", output)

cv2.destroyAllWindows()

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。

原始发表：2018年05月04日，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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