python4次旋转图片后，多图叠加显示

杨利霞

# Q" A, p7 \9 ?  O* H0 bpython4次旋转图片后，多图叠加显示
[color=rgba(0, 0, 0, 0.74902)]文章目录

• 想要的效果对比，原图VS显示
• 问题
• 要点
• 代码
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[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
想要的效果对比，原图VS显示


问题

! j, m4 M0 E; ^( k1 p  w& P（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

5 {+ R6 q% X7 y% f( h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
3 u( R4 T& N" _
（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。

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)
为了方便，我直接在一开始加上下面这句，忽略掉。
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
% t+ ]5 r, m) p* m2 z
要点
. l# ^$ k% M( h. Y* F/ H& }
5 Z/ b5 ?4 A+ H' q  J5 p- K8 e# T1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：




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。
# U7 N" N! }) {4 f% \6 q0 m
+ [9 j8 C3 ]3 E" H* y# E0 n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
% D& y9 Q! n, X, i9 H0 p' Z3 a
0 v# }1 M. X/ `

8 T4 z  n- S' }$ m
* R9 r! [+ x  G% W代码#! /usr/bin/env python
* O3 L' t9 J: Z# ^# -*- coding: utf-8 -*-
/ A; u# ?* |, p: ^6 b# ! python3
; i$ A0 r0 L7 g! e3 Y8 }
% ]7 j, u& h- A8 a6 ]import cv2
, s# \! W0 _& x# Timport numpy as np
& H9 U8 ?% Y& Q: @from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
; {, h2 u6 t8 B8 B' Q) Y
def rotate_image(url):
        #旋转图像，并将其保存为4种角度的图片
0 X7 j9 {& Y6 W+ U    im = Image.open(url,"r")
    im = im.convert('RGB')  #避免有些图报错
    im.save('image_test/test_0.jpg')
( R& }/ B& w" A2 [( b: K$ d    im_90 = im.transpose(Image.ROTATE_90)
) g7 R  q8 Y* e6 `! R    im_90.save('image_test/test_90.jpg')
    im_180 = im.transpose(Image.ROTATE_180)
    im_180.save('image_test/test_180.jpg')
    im_270 = im.transpose(Image.ROTATE_270)
    im_270.save('image_test/test_270.jpg')
9 S1 M! E( e) z! n
  N1 A' l1 H0 d$ W! t. adef plt_merge_img():
& n; K+ m# p1 l* o0 n5 l. Q  D        #将保存的四种角度的图片，叠加在同一张画布上
        #使用plt.figure()创建画布,并用add_axes()来分割区域显示图片
        #显示画布，并将其保存为fig_size.png
    img1 = mpimg.imread('image_test/test_0.jpg')
    img2 = mpimg.imread('image_test/test_90.jpg')
' L, ^: I) Q- F3 v- c    img3 = mpimg.imread('image_test/test_180.jpg')
    img4 = mpimg.imread('image_test/test_270.jpg')
    fig = plt.figure(figsize=(60,59),dpi=96)
8 T# |6 W! k, N9 b5 c
  e5 {( m4 z: H5 f* B2 U& Z' I#上方的横图
    ax1 = fig.add_axes([0.30,0.55,0.42,0.28])
    ax1.imshow(img1)
    ax1.axis('off')

# 右方的竖图
5 T& Z0 S/ f1 i1 @, c    ax4 = fig.add_axes([0.67, 0.29, 0.28, 0.42])
    ax4.imshow(img4)
% H7 D/ h5 Q1 @. p    ax4.axis('off')

: j2 ]; @9 r, X$ {/ i# 下方的横图
    ax3 = fig.add_axes([0.30, 0.18, 0.42, 0.28])
    ax3.imshow(img3)
. \( e: O4 Y8 b$ @$ N1 o    ax3.axis('off')

#左方的竖图
4 X( U/ J: F" V    ax2 = fig.add_axes([0.07, 0.29, 0.28, 0.42])
    ax2.imshow(img2)
    ax2.axis('off')
    # 保存为sig_size.png
    plt.savefig("fig_size.png",dpi=96)
    plt.show()

def main():
    url = 'test_1.jpg'
    rotate_image(url)
    plt_merge_img()
- J% P8 E/ {: B0 j$ H: ]
if __name__ == '__main__':
    import warnings
    warnings.filterwarnings("ignore")
    main()
0 T: f( [4 Y6 R4 d  S: p
. w( k0 N: o% Q4 S  _+ F————————————————
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4 N! {: ^0 ^; C& o原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42572826/article/details/106033709



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