python4次旋转图片后，多图叠加显示

杨利霞

python4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
  

[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
# n' g" c( `% U4 {( c9 R0 t- V- ]5 t想要的效果对比，原图VS显示

( v6 G; ]9 u9 [) ~( Y. y! h6 o5 J
6 C( D* i/ ]! J问题
) ^' L% |, t! o( K
（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

* b# w. k$ k8 ?3 n2 ]) i. 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

$ u2 |. k  F) u3 h9 [（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。
/ a  l* |$ Q  z* U
: ^7 W( `! L0 o0 a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)
" O5 F+ V8 n- c) R1 L& @6 Q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")

要点
6 X* l' j# q$ k
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：
% B' p* [+ {% d0 @

$ E6 t+ J$ _$ C! E: E

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。

3 O  y7 n# {5 U2 M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

* P, L( h4 x* D- X) G

6 _! h; v& C3 R% p; X. I& {! j( c
代码#! /usr/bin/env python
4 G* t4 N* V9 ]1 f- k& f* x# -*- coding: utf-8 -*-
( T- N% q9 C4 h- {4 W& `) B  p# ! python3

5 `+ p8 M: }% Vimport cv2
) }& X! k6 E" ?* ~" jimport numpy as np
- y+ |$ L/ T) Y* ofrom PIL import Image
+ z) W5 v( X3 @( w0 T* F# rfrom matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

def rotate_image(url):
        #旋转图像，并将其保存为4种角度的图片
    im = Image.open(url,"r")
1 h& n( c* m# L/ [0 O. m7 `% @" w8 ~    im = im.convert('RGB')  #避免有些图报错
    im.save('image_test/test_0.jpg')
    im_90 = im.transpose(Image.ROTATE_90)
    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)
$ r  H# m2 V" u' @: O    im_270.save('image_test/test_270.jpg')

3 q, y3 D  G; n, Odef plt_merge_img():
5 l5 c6 f& m) w5 i+ w0 u" J        #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
/ `  O0 s- _8 P% h    img1 = mpimg.imread('image_test/test_0.jpg')
    img2 = mpimg.imread('image_test/test_90.jpg')
    img3 = mpimg.imread('image_test/test_180.jpg')
    img4 = mpimg.imread('image_test/test_270.jpg')
    fig = plt.figure(figsize=(60,59),dpi=96)

0 `' G1 n  j" `" H/ l#上方的横图
    ax1 = fig.add_axes([0.30,0.55,0.42,0.28])
    ax1.imshow(img1)
8 y, i; S+ d2 ?) q    ax1.axis('off')
$ L/ ]4 D* `6 e+ k3 b  k
! E$ C$ k/ ~! w! D" j3 A/ S# 右方的竖图
    ax4 = fig.add_axes([0.67, 0.29, 0.28, 0.42])
    ax4.imshow(img4)
% o8 s3 s& x# L5 [& l' X1 L    ax4.axis('off')
) {) p- ^5 ^2 C' ]- F& q1 w
# 下方的横图
/ b# X. B, T. J! H; i3 x$ L3 \3 i    ax3 = fig.add_axes([0.30, 0.18, 0.42, 0.28])
. {1 o) {% q! k1 H! V2 L    ax3.imshow(img3)
    ax3.axis('off')

#左方的竖图
    ax2 = fig.add_axes([0.07, 0.29, 0.28, 0.42])
    ax2.imshow(img2)
    ax2.axis('off')
! _5 [3 r9 J* z# A' _    # 保存为sig_size.png
5 C# e! |  [" Z2 S+ s" P, l    plt.savefig("fig_size.png",dpi=96)
    plt.show()

def main():
    url = 'test_1.jpg'
# H* T  j5 _/ ?5 U    rotate_image(url)
    plt_merge_img()

* ]7 e. x8 p5 ?% wif __name__ == '__main__':
    import warnings
    warnings.filterwarnings("ignore")
    main()
7 P! Z7 C, ]& G$ l: J; g. Q7 J4 H
8 @2 X1 c' z' X3 L8 Y' I! Q, j# ?% a————————————————
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