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标题:
python4次旋转图片后，多图叠加显示
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作者:
杨利霞
时间:
2020-5-10 16:27
标题:
python4次旋转图片后，多图叠加显示
# O; p( b% w* j, d7 ?) d
python4次旋转图片后，多图叠加显示
5 ]2 O$ ^/ k! o* ^) [# ?2 l0 f
[color=rgba(0, 0, 0, 0.74902)]
文章目录
2 z8 R" p; {7 k: H
想要的效果对比，原图VS显示
问题
要点
代码
! E% G( r4 F, F- z- M% `0 P" {
; f. H+ j8 Y" g& u9 t/ s+ ~6 Q* k
) A' \1 K" v1 N' T2 ^2 i5 z
[color=rgba(0, 0, 0, 0.74902)]
前天，学设计的女朋友问我，能不能做一个旋转图片后，多图合在一起显示的小玩意，她打算自己做一个简单的ps工具。于是就有了这么个奇怪的玩意。。。。今天整理一下，发个blog
7 A, s6 V V6 ~7 ~; k
想要的效果对比，原图VS显示
2020-5-10 16:24 上传
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2020-5-10 16:24 上传
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: i4 {+ y7 N" R9 }% T' e
3 s$ _" |, d8 J* u5 g
- ^2 h7 M. R. i0 o% R U
问题
. n. N0 @4 f8 a2 O8 s5 z7 p2 I
& N7 X- h+ w, x$ d( `" w+ ^! `
（1）在刚写出来时，在rotate_image()函数中没有加，im = im.convert(‘RGB’)这句话，就会出现有的图正常，但是有的图报错，无法保存，并显示下面这句话
) g( |* ^9 u, |- R- Z
# _& ~5 E$ Q' v$ `/ o
这个问题可以在这一篇blog找到解决方法。就是im.read(url)后，再将图片转换为RGB格式（image.convert(‘RGB’)）。这样就可以避免很多因图片导致的问题
! ]7 g! q; G: } V- G: g
$ i. u2 p4 [1 o/ M6 K+ |
（2）在matlabplot中，显示图的第一步是创建画布，plt.figure()，然后在画布上添加子图，最后显示整个画布的图像时，并且让子图自适应来显示。而我遇到了这个就是关于self.figure.tight_layout()的警告，见下图。
3 g I/ `7 ]# R8 Q p q
; p) l. t6 |" d3 W" U
一般在使用plt创建一个画布后，程序本身会有一个自动调整子图尺寸来使用画布的情况，但是因为我是显示图片，所以这个自适应就出问题了。但是还好，只是警告，不是报错，为了方便，忽略就好…(但是我不推荐这种做法，希望有人研究一下，并把解决问题告诉我)
1 z& K3 m& ?' I2 N( _8 c# ^
为了方便，我直接在一开始加上下面这句，忽略掉。
8 w! c- O3 k+ [0 D6 o
import warnings
% }3 W& E- y2 G7 C7 i% y) t
warnings.filterwarnings("ignore")
: \7 B5 A: q3 p9 t
( f6 W$ x) z' U3 x% z. g$ y8 v. ?
要点
( q0 ^* }: y7 R, [" o5 e, U
+ x$ V6 A, ~2 f0 G
1旋转图像现成的工具很多，一个是cv2提供的，主要调用getRotationMatrix2D()函数和warpAffine()函数实现，绕图像的中心旋转。但是它是以坐标轴为基础，绕中心旋转。那么就会出现一个问题，旋转后超出边界的图像缺失，而没有图像覆盖的背景会很突兀。此方法效果见下图：
. n5 `1 x. |# h0 |, q% p! a( y
* h0 P% f' T" l6 v
1 @" K+ W0 G: B8 K# D% y
2020-5-10 16:25 上传
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8 U5 S' y% [2 f7 r- Z6 H$ S
; |. \9 _% M+ D, E- R
这不符合我的要求，我希望的当然是连着画布一起旋转，就像ps一样，最后的成片不可能会有画布露出了。
0 u$ k* Q& E5 e6 Q
" Q& E. t9 l( J. V: G8 H
这就有PIL提供的另一种Image.transpose()函数,参数提供90、180、270的旋转功能，并且这是连着画布一起旋转。再看名字transpose,转置，再结合np.transpose()的功能，就可以明白为什么只有这三个角度的操作了。这很符合我的需求。就用它了。此方法效果见下图
, N9 ?: G5 G8 A2 g
. n# q* F; q7 D3 s/ s" ]
. ?4 P! }, d8 t5 ~& ?; n
2020-5-10 16:26 上传
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* A+ _" B8 c6 v; Z1 @9 L& R6 o
, y- s- J+ V9 K/ i/ u
代码
#! /usr/bin/env python
- s1 w8 j9 Y% t" {; ^2 x: X
# -*- coding: utf-8 -*-
* Z( R: l( n5 \6 @/ n Z
# ! python3
+ ^! i, a- ^6 n: H$ }. _. Q0 y
. Z* Z. H) @3 o+ x
import cv2
( F& K# t9 D8 @1 Z- N
import numpy as np
3 F- p5 X0 L0 O6 t$ i8 ]
from PIL import Image
, [& y7 @- _0 M' n& w2 j K7 h
from matplotlib import pyplot as plt
0 v, P/ B* m. v0 s4 R9 T! t# `
import matplotlib.image as mpimg
3 B8 V0 l, m5 ~8 o: v( p
1 f |/ f- d1 }2 f" A6 V
def rotate_image(url):
7 T& t% t" K) v2 D6 c8 `
#旋转图像，并将其保存为4种角度的图片
- L3 H( Y& p! e) A
im = Image.open(url,"r")
; t" Q, }- v t" t+ \$ w8 t( h! A* W) q
im = im.convert('RGB') #避免有些图报错
! C" T# z: y1 Z' B) n6 G2 n: a
im.save('image_test/test_0.jpg')
) l7 i. i k& n1 w8 }+ O, @- N
im_90 = im.transpose(Image.ROTATE_90)
1 {, s% q* C" F( R8 e
im_90.save('image_test/test_90.jpg')
- z9 x5 y4 s, m; R! S
im_180 = im.transpose(Image.ROTATE_180)
; B$ o6 j8 w0 w6 W, t6 D6 ~8 P+ N( W( [
im_180.save('image_test/test_180.jpg')
0 w' J% N [( _, t8 t9 m: n
im_270 = im.transpose(Image.ROTATE_270)
) M# x% E: s3 r) r5 }2 m. _# u8 w( |6 _
im_270.save('image_test/test_270.jpg')
* T# S8 x3 @" ~. H# m8 \
* _. {5 Z* P: I9 O! s% ^
def plt_merge_img():
9 ~ S2 B, E$ B1 p5 B
#将保存的四种角度的图片，叠加在同一张画布上
5 f. _/ C; X; M5 }' n, p3 A$ v
#使用plt.figure()创建画布,并用add_axes()来分割区域显示图片
' W; | P# D7 y2 F8 X. j
#显示画布，并将其保存为fig_size.png
5 n1 m+ y1 k) {: I+ p3 i) z
img1 = mpimg.imread('image_test/test_0.jpg')
w; `2 M+ j" E G# h( N/ S6 y
img2 = mpimg.imread('image_test/test_90.jpg')
# l4 s! I" W' b2 O* y7 R z' `, i
img3 = mpimg.imread('image_test/test_180.jpg')
: g2 H% S8 P0 M' @" u
img4 = mpimg.imread('image_test/test_270.jpg')
- f: \- ]" k4 z/ w4 e( V
fig = plt.figure(figsize=(60,59),dpi=96)
) x3 \6 n2 v0 z, |' b# w7 V* K
3 F% `! }7 c2 {
#上方的横图
; z8 T* i6 s+ X- r" j( G9 h
ax1 = fig.add_axes([0.30,0.55,0.42,0.28])
& h" N4 ^ i; K3 M
ax1.imshow(img1)
& X. T, A6 [( q
ax1.axis('off')
5 |! r$ d' o) c) E/ @: I
; }$ N1 t% P. N, d$ b7 b
# 右方的竖图
$ R! s2 W- E5 W( v
ax4 = fig.add_axes([0.67, 0.29, 0.28, 0.42])
2 T! i* D6 U6 E( V' Y# R. }+ K; H
ax4.imshow(img4)
5 u. U, g7 l5 i+ Y: X4 u
ax4.axis('off')
, {0 U ~; s" I" c* O
2 a5 D* [- J0 R
# 下方的横图
4 E# e, h4 p& }/ E
ax3 = fig.add_axes([0.30, 0.18, 0.42, 0.28])
+ U7 z/ c2 p7 _8 R2 e/ s
ax3.imshow(img3)
. {! V3 n+ q: Y( A
ax3.axis('off')
' n8 D: w% E( |* H
% ] l0 v3 I8 n, z* E& p' u$ n
#左方的竖图
" g$ S& g; c, _. y
ax2 = fig.add_axes([0.07, 0.29, 0.28, 0.42])
0 @9 G7 u% H) R" a; V4 \
ax2.imshow(img2)
# y) j4 k. X# }9 C
ax2.axis('off')
$ u# q: H& i9 ~2 `/ l' `
# 保存为sig_size.png
9 O. S' t5 m1 {. @
plt.savefig("fig_size.png",dpi=96)
F8 R+ x6 _4 A# P$ d
plt.show()
6 r+ x4 s8 N; r$ y
( V4 z* w2 g$ R
def main():
) L- D) ]% T/ Q+ F0 O8 s7 d
url = 'test_1.jpg'
$ O( r- a4 k; N# U0 }1 h
rotate_image(url)
9 @4 F6 B, f0 i2 j8 {
plt_merge_img()
( `5 G) }: j; u! o6 ?. K
: w$ t% E+ B0 D3 e. M
if __name__ == '__main__':
6 @1 c4 e; v2 U
import warnings
- Z6 `4 c- F3 |' P! o+ t6 l
warnings.filterwarnings("ignore")
. a+ k8 g6 G6 Y7 v! }' N2 I
main()
2 [; v9 z. Y; Y; }; T, b
3 }: y% E) p3 k* m. Y& ^
————————————————
# e, w4 a, T$ |$ f7 i+ |, u6 Q3 D
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8 B$ ?# s/ }, y
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42572826/article/details/106033709
0 t8 U4 o2 }/ p
A, h9 n" G! \2 ]4 \, o6 Z
8 P1 d; c8 Y% ^* T% W( t
3 t" b( a+ E0 R2 n) @
作者:
chace
时间:
2020-5-11 12:57
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' l+ l; K! X1 ^) V0 A
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