python4次旋转图片后，多图叠加显示

杨利霞

) P2 a. \4 ]8 \; ppython4次旋转图片后，多图叠加显示
# N' \8 j# M/ }* u[color=rgba(0, 0, 0, 0.74902)]文章目录

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• 想要的效果对比，原图VS显示
• 问题
• 要点
• 代码
  

" ]8 C& \) a* T! a[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
3 c! g1 m2 v6 Z2 [! S想要的效果对比，原图VS显示


问题
5 a! o9 D; l" q& S
（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

* K- h# |/ R! M: L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
, n: `. a* V( f& r
（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。
, N- M& U9 A3 e# M  G5 S  `& Yimport warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
: @! K1 c8 \' H5 @! F" J1 Q
要点
/ W8 b6 ~1 }2 d- ]# R; h- s5 t
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：
( u( O5 X" W( [+ t( [0 E
2 P, P, ?, @! o, E

/ }) h( L0 }" s, p- u' \
1 d: U6 d  v1 {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。

7 n2 f" X9 b! h! u4 f$ V( P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


6 |* \7 t% f! t. W! F! u) |, c$ I
" h8 t- g7 _" Z6 @. ^6 }
代码#! /usr/bin/env python
) J* t! H6 D) {, c' V( M# -*- coding: utf-8 -*-
# ! python3
) p  Y, P8 f8 R5 T1 _
import cv2
' d2 Z4 \  @; V9 e8 {* Mimport numpy as np
from PIL import Image
: b4 O# I( B/ c. h# H7 `from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

& J8 w8 K" J$ Y) u. J2 rdef rotate_image(url):
        #旋转图像，并将其保存为4种角度的图片
2 J5 u3 w0 Z# @" l% u  _4 L    im = Image.open(url,"r")
    im = im.convert('RGB')  #避免有些图报错
$ E6 g6 K& f3 \. M9 g. x9 |% q    im.save('image_test/test_0.jpg')
' Y4 O: H$ ^1 s: u* M( B& {    im_90 = im.transpose(Image.ROTATE_90)
    im_90.save('image_test/test_90.jpg')
    im_180 = im.transpose(Image.ROTATE_180)
; N( i7 o" R) M2 e' ~' s    im_180.save('image_test/test_180.jpg')
    im_270 = im.transpose(Image.ROTATE_270)
    im_270.save('image_test/test_270.jpg')

def plt_merge_img():
9 ?/ \/ I/ z- M: M8 p/ j2 ~1 k        #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
8 p" C' }( E3 c! N! `( U' C        #显示画布，并将其保存为fig_size.png
    img1 = mpimg.imread('image_test/test_0.jpg')
+ M: j& g1 w5 i. S3 J4 ~    img2 = mpimg.imread('image_test/test_90.jpg')
2 `" d9 U# [, w, |    img3 = mpimg.imread('image_test/test_180.jpg')
    img4 = mpimg.imread('image_test/test_270.jpg')
    fig = plt.figure(figsize=(60,59),dpi=96)

/ F8 C& f8 Q* Y# Y6 A#上方的横图
8 Z1 ]+ ~# ~* c* P: Y) G    ax1 = fig.add_axes([0.30,0.55,0.42,0.28])
    ax1.imshow(img1)
# y, W& h, Q  Y7 g" O4 v    ax1.axis('off')
3 K2 b$ u4 p5 l7 @% t  T3 F
; W# Z  V0 ]$ g3 `/ \# 右方的竖图
: s+ V$ K5 _+ m# a1 I- e* k  P    ax4 = fig.add_axes([0.67, 0.29, 0.28, 0.42])
    ax4.imshow(img4)
7 }% g" A+ V$ z    ax4.axis('off')

# 下方的横图
+ M# X/ C# x; {) \. {    ax3 = fig.add_axes([0.30, 0.18, 0.42, 0.28])
    ax3.imshow(img3)
& n! N% B( n+ N% P  Q8 u$ M    ax3.axis('off')

: O& ^' F: n; r#左方的竖图
; ^; y6 H( B; [9 ]! A) T    ax2 = fig.add_axes([0.07, 0.29, 0.28, 0.42])
( [) |: L" C* o  a8 w! O8 \    ax2.imshow(img2)
& W5 z2 G2 R! X) ~9 }    ax2.axis('off')
    # 保存为sig_size.png
( X) {, @8 D9 \! U    plt.savefig("fig_size.png",dpi=96)
$ {' t  h- h5 E) g9 v+ ^0 @    plt.show()

def main():
    url = 'test_1.jpg'
* x6 U% E9 p! @' Y- _+ Z- k) n! X/ _    rotate_image(url)
! d  q1 ~/ l* p8 o1 ]# s6 _( c+ U6 Y    plt_merge_img()
% x4 O  _5 d0 o+ N" O/ X
if __name__ == '__main__':
    import warnings
    warnings.filterwarnings("ignore")
/ D8 [7 C+ q1 G% D, s& Y( c+ `    main()

& t, a0 ^6 q: _+ Z" Y$ o/ O, h) t/ v————————————————
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