如何围绕图像中心旋转多个矩形坐标
当涉及到测试计算机视觉算法对象检测时，通过旋转测试图像可以检测到一些遗漏的对象。通过这样做，由矩形中的每个点的(x，y)坐标表示的那些检测到的对象位置应该旋转回来。对象检测器的输出是Numpy阵列，其包含例如100个元素，每个元素具有4对点，表示被检测对象周围的矩形的(x，y)坐标，即具有(100,8)形状的Numpy阵列。这些对象是在原始图像的旋转版本中检测到的。因此，为了在原始图像上可视化，必须将它们旋转回来。原始图像的分辨率为5616x3744px，因此90度旋转版本的分辨率为3744x5616px。
- 每一行都像x1、y1、x2、y2、x3、y3、x4、y4
问题是我们如何在一条直线上围绕图像中心旋转所有这些点，让我们考虑一下(2808,1872)。当我运行下面的代码时，Python抛出了一个ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1000,8) (2,)错误，这是有意义的。在这种情况下，速度很重要。所以我尽量避免使用for循环。
def Rotate2D(pts,cnt,degree):
ang = math.radians(degree)
'''pts = {} Rotates points(nx2) about center cnt(2) by angle ang(1) in radian'''
return scipy.dot(pts-cnt,scipy.array([[scipy.cos(ang),scipy.sin(ang)],[-scipy.sin(ang),scipy.cos(ang)]]))+cnt回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2018-05-28 09:16:28
问题是，您正在尝试从(100, 8)“坐标数组”中减去“中心”-一个2元素向量。在什么空间? 8D？如果是这样的话，中心也应该是8个坐标的列表，因为8D空间中的一个点是通过提供其沿8个轴中的每个轴的坐标来定义的。
如果坐标数组的形状为(100, 2)，则代码可以正常工作。
如果您说"100个元素，每个元素有8个点代表(x,y)__“，您的意思是数组中的每一行包含4个(而不是8个)点(即x和y对)，如x1、y1、x2、y2、x3、y3、x4、y4，那么处理这种情况的最好方法是重塑pts数组：
import numpy as np
def Rotate2D(pts, cnt, degree):
ang = math.radians(degree)
m = scipy.array([[scipy.cos(ang), scipy.sin(ang)],
[-scipy.sin(ang), scipy.cos(ang)]])
rpts = scipy.dot(np.reshape(pts, (pts.size // 2, 2)) - cnt, m) + cnt
rpts = np.reshape(rpts, pts.shape)Stack Overflow用户
发布于 2018-05-29 06:58:00
在@AGNGazer的帮助下，这个问题得到了回答。首先需要将所有的点移动到中心: 0，0，为了简单和90度旋转，让我们考虑2个对象而不是100个对象。
old_coord = np.zeros((2,8))
old_coord [0] = [500, 500, 510, 500, 510, 510, 500, 510] # only filling one is enough to show the functionality.使用旋转的图像中心移动到中心1872,2808。
old_coord [:, list(range(0, 8, 2))] -= 1872
old_coord [:, list(range(1, 8, 2))] -= 2808应用@AGNGazer的函数。
new_coord = Rotate2D(old_coord, [0, 0], 90)移至原始图像中心1872,2808
new_coord [:, list(range(1, 8, 2))] += 1872
new_coord [:, list(range(0, 8, 2))] += 2808
>>> new_coord
array([[5116., 500., 5116., 510., 5106., 510., 5106., 500.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])https://stackoverflow.com/questions/50557669
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