Вращение изображения по Matlab без использования imrotate

Ответ 1

Причина, по которой у вас есть дыры в изображении, заключается в том, что вы вычисляете местоположение в imagerot каждого пикселя в imagepad. Вам нужно делать вычисления по-другому. То есть для каждого пикселя в imagerot интерполировать в imagepad. Для этого вам просто нужно применить обратное преобразование, которое в случае матрицы вращения является просто транспонированием матрицы (просто измените знак на каждый sin и переведите другой способ).

Закруглите пиксели в imagerot:

imagerot=zeros(size(imagepad)); % midx and midy same for both

for i=1:size(imagerot,1)
    for j=1:size(imagerot,2)

         x= (i-midx)*cos(rads)+(j-midy)*sin(rads);
         y=-(i-midx)*sin(rads)+(j-midy)*cos(rads);
         x=round(x)+midx;
         y=round(y)+midy;

         if (x>=1 && y>=1 && x<=size(imagepad,2) && y<=size(imagepad,1))
              imagerot(i,j)=imagepad(x,y); % k degrees rotated image         
         end

    end
end

Также обратите внимание, что ваши midx и midy должны быть рассчитаны с помощью size(imagepad,2) и size(imagepad,1) соответственно, так как первое измерение относится к числу строк (высота), а второе - к ширине.

ПРИМЕЧАНИЕ. Тот же подход применяется, когда вы решите использовать схему интерполяции, отличную от ближайшего соседа, как в примере Rody с линейной интерполяцией.

EDIT. Я предполагаю, что вы используете цикл для демонстрационных целей, но на практике нет необходимости в циклах. Здесь пример интерполяции ближайшего соседа (то, что вы используете), сохраняя изображение того же размера, но вы можете изменить это, чтобы создать более крупное изображение, которое включает в себя все исходное изображение:

imagepad = imread('peppers.png');
[nrows ncols nslices] = size(imagepad);
midx=ceil((ncols+1)/2);
midy=ceil((nrows+1)/2);

Mr = [cos(pi/4) sin(pi/4); -sin(pi/4) cos(pi/4)]; % e.g. 45 degree rotation

% rotate about center
[X Y] = meshgrid(1:ncols,1:nrows);
XYt = [X(:)-midx Y(:)-midy]*Mr;
XYt = bsxfun(@plus,XYt,[midx midy]);

xout = round(XYt(:,1)); yout = round(XYt(:,2)); % nearest neighbor!
outbound = yout<1 | yout>nrows | xout<1 | xout>ncols;
zout=repmat(cat(3,1,2,3),nrows,ncols,1); zout=zout(:);
xout(xout<1) = 1; xout(xout>ncols) = ncols;
yout(yout<1) = 1; yout(yout>nrows) = nrows;
xout = repmat(xout,[3 1]); yout = repmat(yout,[3 1]);
imagerot = imagepad(sub2ind(size(imagepad),yout,xout,zout(:))); % lookup
imagerot = reshape(imagerot,size(imagepad));
imagerot(repmat(outbound,[1 1 3])) = 0; % set background value to [0 0 0] (black)

Чтобы изменить приведенную выше линейную интерполяцию, вычислите 4 соседних пикселя для каждой координаты в XYt и выполните взвешенную сумму, используя продукт дробных компонентов в качестве весов. Я оставлю это как упражнение, так как это только послужит для раздувания моего ответа дальше вне сферы вашего вопроса.:)

Ответ 2

Метод, который вы используете (вращайте по выборке), является самым быстрым и простым, но также наименее точным.

Отображение вращения по площади, как указано ниже (это является хорошей ссылкой), намного лучше сохраняет цвет.

Но: обратите внимание, что это будет работать только на изображениях с оттенками серого /RGB, но НЕ на цветных изображениях, подобных тем, которые вы, кажется, используете.

image = imread('peppers.png');

figure(1), clf, hold on
subplot(1,2,1)
imshow(image);

degree = 45;

switch mod(degree, 360)
    % Special cases
    case 0
        imagerot = image;
    case 90
        imagerot = rot90(image);
    case 180
        imagerot = image(end:-1:1, end:-1:1);
    case 270
        imagerot = rot90(image(end:-1:1, end:-1:1));

    % General rotations
    otherwise

        % Convert to radians and create transformation matrix
        a = degree*pi/180;
        R = [+cos(a) +sin(a); -sin(a) +cos(a)];

        % Figure out the size of the transformed image
        [m,n,p] = size(image);
        dest = round( [1 1; 1 n; m 1; m n]*R );
        dest = bsxfun(@minus, dest, min(dest)) + 1;
        imagerot = zeros([max(dest) p],class(image));

        % Map all pixels of the transformed image to the original image
        for ii = 1:size(imagerot,1)
            for jj = 1:size(imagerot,2)
                source = ([ii jj]-dest(1,:))*R.';
                if all(source >= 1) && all(source <= [m n])

                    % Get all 4 surrounding pixels
                    C = ceil(source);
                    F = floor(source);

                    % Compute the relative areas
                    A = [...
                        ((C(2)-source(2))*(C(1)-source(1))),...
                        ((source(2)-F(2))*(source(1)-F(1)));
                        ((C(2)-source(2))*(source(1)-F(1))),...
                        ((source(2)-F(2))*(C(1)-source(1)))];

                    % Extract colors and re-scale them relative to area
                    cols = bsxfun(@times, A, double(image(F(1):C(1),F(2):C(2),:)));

                    % Assign                     
                    imagerot(ii,jj,:) = sum(sum(cols),2);

                end
            end
        end        
end

subplot(1,2,2)
imshow(imagerot);

Выход:

Ответ 3

Поворот цветного изображения в соответствии с углом, заданным пользователем без обрезки изображения в matlab.

Вывод этой программы аналогичен выходу встроенной команды "imrotate". Эта программа динамически создает фон в соответствии с угловым вводом, заданным пользователем. Используя матрицу поворота и смещение начала, мы получаем соотношение между координатами исходного и окончательного изображений. Используя соотношение между координатами начального и конечного изображений, мы теперь сопоставляем значения интенсивности для каждого пикселя.

img=imread('img.jpg'); 

[rowsi,colsi,z]= size(img); 

angle=45;

rads=2*pi*angle/360;  

%calculating array dimesions such that  rotated image gets fit in it exactly.
% we are using absolute so that we get  positve value in any case ie.,any quadrant.

rowsf=ceil(rowsi*abs(cos(rads))+colsi*abs(sin(rads)));                      
colsf=ceil(rowsi*abs(sin(rads))+colsi*abs(cos(rads)));                     

% define an array withcalculated dimensionsand fill the array  with zeros ie.,black
C=uint8(zeros([rowsf colsf 3 ]));

%calculating center of original and final image
xo=ceil(rowsi/2);                                                            
yo=ceil(colsi/2);

midx=ceil((size(C,1))/2);
midy=ceil((size(C,2))/2);

% in this loop we calculate corresponding coordinates of pixel of A 
% for each pixel of C, and its intensity will be  assigned after checking
% weather it lie in the bound of A (original image)
for i=1:size(C,1)
    for j=1:size(C,2)                                                       

         x= (i-midx)*cos(rads)+(j-midy)*sin(rads);                                       
         y= -(i-midx)*sin(rads)+(j-midy)*cos(rads);                             
         x=round(x)+xo;
         y=round(y)+yo;

         if (x>=1 && y>=1 && x<=size(img,1) &&  y<=size(img,2) ) 
              C(i,j,:)=img(x,y,:);  
         end

    end
end

imshow(C);

Ответ 4

Проверьте это.

это самый быстрый способ, который вы можете сделать.

img = imread('Koala.jpg');

theta = pi/10;
rmat = [
cos(theta) sin(theta) 0
-sin(theta) cos(theta) 0
0           0          1];

mx = size(img,2);
my = size(img,1);
corners = [
    0  0  1
    mx 0  1
    0  my 1
    mx my 1];
new_c = corners*rmat;

T = maketform('affine', rmat);   %# represents translation
img2 = imtransform(img, T, ...
    'XData',[min(new_c(:,1)) max(new_c(:,1))],...
    'YData',[min(new_c(:,2)) max(new_c(:,2))]);
subplot(121), imshow(img);
subplot(122), imshow(img2);