Python 2.7.3 + OpenCV 2.4 после поворота не подходит Изображение

Ответ 1

Как сказал BloodyD ответ, cv2.warpAffine не автоцентрирует преобразованное изображение. Вместо этого он просто преобразует каждый пиксель с помощью матрицы преобразования. (Это может перемещать пиксели в любом месте в декартовом пространстве, в том числе из исходной области изображения.) Затем, когда вы указываете размер изображения назначения, он захватывает область этого размера, начиная с (0,0), то есть в верхнем левом углу оригинальная рамка. Любые части вашего преобразованного изображения, которые не лежат в этом регионе, будут обрезаны.

Здесь код Python для поворота и масштабирования изображения, с результатом:

def rotateAndScale(img, scaleFactor = 0.5, degreesCCW = 30):
    (oldY,oldX) = img.shape #note: numpy uses (y,x) convention but most OpenCV functions use (x,y)
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center=(oldX/2,oldY/2), angle=degreesCCW, scale=scaleFactor) #rotate about center of image.

    #choose a new image size.
    newX,newY = oldX*scaleFactor,oldY*scaleFactor
    #include this if you want to prevent corners being cut off
    r = np.deg2rad(degreesCCW)
    newX,newY = (abs(np.sin(r)*newY) + abs(np.cos(r)*newX),abs(np.sin(r)*newX) + abs(np.cos(r)*newY))

    #the warpAffine function call, below, basically works like this:
    # 1. apply the M transformation on each pixel of the original image
    # 2. save everything that falls within the upper-left "dsize" portion of the resulting image.

    #So I will find the translation that moves the result to the center of that region.
    (tx,ty) = ((newX-oldX)/2,(newY-oldY)/2)
    M[0,2] += tx #third column of matrix holds translation, which takes effect after rotation.
    M[1,2] += ty

    rotatedImg = cv2.warpAffine(img, M, dsize=(int(newX),int(newY)))
    return rotatedImg

Ответ 2

Когда вы получите матрицу вращения следующим образом:

rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D(image_center,angel,1.0)

Ваш параметр "scale" установлен в 1.0, поэтому, если вы используете его для преобразования вашей матрицы изображений в матрицу результатов того же размера, она обязательно будет обрезана.

Вместо этого вы можете получить матрицу вращения следующим образом:

rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D(image_center,angel,0.5)

который будет вращаться и сжиматься, оставляя место вокруг краев (вы можете масштабировать его сначала, чтобы у вас все равно получилось большое изображение).

Кроме того, похоже, что вы смешиваете соглашения numpy и OpenCV для размеров изображений. OpenCV использует (x, y) для размеров изображения и координат точек, а numpy использует (y, x). Вероятно, поэтому вы переходите от соотношения портрета к ландшафту.

Я обычно говорю об этом так:

imageHeight = image.shape[0]
imageWidth = image.shape[1]
pointcenter = (imageHeight/2, imageWidth/2)

и т.д...

В конечном счете, это отлично работает для меня:

def rotateImage(image, angel):#parameter angel in degrees
    height = image.shape[0]
    width = image.shape[1]
    height_big = height * 2
    width_big = width * 2
    image_big = cv2.resize(image, (width_big, height_big))
    image_center = (width_big/2, height_big/2)#rotation center
    rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D(image_center,angel, 0.5)
    result = cv2.warpAffine(image_big, rot_mat, (width_big, height_big), flags=cv2.INTER_LINEAR)
    return result

Update:

Вот полный script, который я выполнил. Просто cv2.imshow( "winname", изображение) и cv2.waitkey() без аргументов, чтобы держать его открытым:

import cv2

def rotateImage(image, angel):#parameter angel in degrees
    height = image.shape[0]
    width = image.shape[1]
    height_big = height * 2
    width_big = width * 2
    image_big = cv2.resize(image, (width_big, height_big))
    image_center = (width_big/2, height_big/2)#rotation center
    rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D(image_center,angel, 0.5)
    result = cv2.warpAffine(image_big, rot_mat, (width_big, height_big), flags=cv2.INTER_LINEAR)
    return result

imageOriginal = cv2.imread("/Path/To/Image.jpg")
# this was an iPhone image that I wanted to resize to something manageable to view
# so I knew beforehand that this is an appropriate size
imageOriginal = cv2.resize(imageOriginal, (600,800))
imageRotated= rotateImage(imageOriginal, 45)

cv2.imshow("Rotated", imageRotated)
cv2.waitKey()

На самом деле не так много... И вы определенно были правы в использовании if __name__ == '__main__':, если это настоящий модуль, над которым вы работаете.

Ответ 3

Ну, этот вопрос кажется несовременным, но у меня была такая же проблема и потребовалось некоторое время, чтобы решить проблему без масштабирования исходного изображения вверх и вниз. Я просто опубликую свое решение (к сожалению, код на С++, но при необходимости он может быть легко перенесен на python):

#include <math.h>
#define PI 3.14159265
#define SIN(angle) sin(angle * PI / 180)
#define COS(angle) cos(angle * PI / 180)

void rotate(const Mat src, Mat &dest, double angle, int borderMode, const Scalar &borderValue){

    int w = src.size().width, h = src.size().height;

    // resize the destination image
    Size2d new_size = Size2d(abs(w * COS((int)angle % 180)) + abs(h * SIN((int)angle % 180)), abs(w * SIN((int)angle % 180)) + abs(h * COS((int)angle % 180)));
    dest = Mat(new_size, src.type());

    // this is our rotation point
    Size2d old_size = src.size();
    Point2d rot_point = Point2d(old_size.width / 2.0, old_size.height / 2.0);

    // and this is the rotation matrix
    // same as in the opencv docs, but in 3x3 form
    double a = COS(angle), b = SIN(angle);
    Mat rot_mat   = (Mat_<double>(3,3) << a, b, (1 - a) * rot_point.x - b * rot_point.y, -1 * b, a, b * rot_point.x + (1 - a) * rot_point.y, 0, 0, 1);

    // next the translation matrix
    double offsetx = (new_size.width - old_size.width) / 2,
           offsety = (new_size.height - old_size.height) / 2;
    Mat trans_mat = (Mat_<double>(3,3) << 1, 0, offsetx , 0, 1, offsety, 0, 0, 1);

    // multiply them: we rotate first, then translate, so the order is important!
    // inverse order, so that the transformations done right 
    Mat affine_mat = Mat(trans_mat * rot_mat).rowRange(0, 2);

    // now just apply the affine transformation matrix
    warpAffine(src, dest, affine_mat, new_size, INTER_LINEAR, borderMode, borderValue);
}

Общее решение - вращать и переводить повернутое изображение в нужное положение. Итак, мы создаем две матрицы преобразования (сначала для вращения, второе для перевода) и умножаем их на окончательное аффинное преобразование. Поскольку матрица, возвращаемая opencv, getRotationMatrix2D имеет только 2x3, мне пришлось создавать матрицы вручную в формате 3x3, чтобы они могли умножаться. Затем просто возьмите первые два ряда и примените аффинную трансформацию.

РЕДАКТИРОВАТЬ. Я создал Gist, потому что мне эта функция слишком часто нужна в разных проектах. Существует также версия Python: https://gist.github.com/BloodyD/97917b79beb332a65758