旋转 NumPy 二维数组

Question

我有灰度图像作为 2D NumPy 数组。我需要围绕它们内部不同浮动角度的一点旋转。旋转不需要到位，我允许插值。

我想使用 NumPy 但也允许单步进入/退出。我尝试使用 PIL Image.rotate(theta) 但不明白如何将其应用于我的数组以及如何取回数组。

Answer 1

考虑 scipy.ndimage.interpolation.shift() 和 rotate() 用于 2D numpy 数组的插值平移和旋转。

Answer 2

这些操作在维基百科的转换矩阵页面上进行了描述。输出 P' = R*P，其中 P' 是输出点，R 是包含旋转正弦和余弦的 2x2 变换矩阵角度，P 是输入点。如果您想围绕原点以外的其他位置旋转，请在旋转之前移动原点：P' = T + R*(PT)，其中 T 是平移坐标。

基本矩阵运算不进行插值，因此如果您不使用 基于 NumPy 的图像处理库 您需要进行反向变换：对于每个整数输出坐标找到浮点坐标将旋转到其中的点的值，并从周围像素插入该输入点的值。

Answer 3

示例：

import pandas as pd
import numpy as np
bd = np.matrix([[44., -1., 40., 42., 40., 39., 37., 36., -1.],
                [42., -1., 43., 42., 39., 39., 41., 40., 36.],
                [37., 37., 37., 35., 38., 37., 37., 33., 34.],
                [35., 38., -1., 35., 37., 36., 36., 35., -1.],
                [36., 35., 36., 35., 34., 33., 32., 29., 28.],
                [38., 37., 35., -1., 30., -1., 29., 30., 32.]])

def rotate45(array):
    rot = []
    for i in range(len(array)):
        rot.append([0] * (len(array)+len(array[0])-1))
        for j in range(len(array[i])):
            rot[i][int(i + j)] = array[i][j]
    return rot

df_bd = pd.DataFrame(data=np.matrix(rotate45(bd.transpose().tolist())))
df_bd = df_bd.transpose()
print df_bd

输出：

44   0   0   0   0   0   0   0   0
42  -1   0   0   0   0   0   0   0
37  -1  40   0   0   0   0   0   0
35  37  43  42   0   0   0   0   0
36  38  37  42  40   0   0   0   0
38  35  -1  35  39  39   0   0   0
0   37  36  35  38  39  37   0   0
0    0  35  35  37  37  41  36   0
0    0   0  -1  34  36  37  40  -1
0    0   0   0  30  33  36  33  36
0    0   0   0   0  -1  32  35  34
0    0   0   0   0   0  29  29  -1
0    0   0   0   0   0   0  30  28
0    0   0   0   0   0   0   0  32