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
  

' S2 F9 n: k2 N% m% V
; c% i3 T# V' a8 R/ }8 p[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
: \8 d  c& ^9 ^! B, h4 u+ O+ E想要的效果对比，原图VS显示
2 w) l/ l, Z0 Q" Z+ v5 n/ M# f

) r/ y& h) B! U+ l  p: r0 m问题

（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

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
  l# k7 s  O' a: t  F9 a# ]
（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。
9 T+ K. T" ]* v& T# b* G
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。
7 s! \( ?6 T# w& e$ s9 }9 Iimport warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
3 V4 B( L8 ?4 }
, ?' I' z1 y/ F, O5 d# z) [0 O- D要点

  ?1 z/ B8 m. m4 d1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：
9 H$ S+ W, x' A2 m+ D- P! B
% G5 Q$ }& j  {$ [* d" ^

' C7 G& `. U; [+ ]) c
4 L$ M- L1 R1 I' N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 \1 x$ e, Y, e9 x2 W% Q
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


/ k# \- D& d( \1 |3 d8 Y
: O1 t/ O  S' e2 k
代码#! /usr/bin/env python
8 i, d( ~" p  y# -*- coding: utf-8 -*-
# ! python3

import cv2
import numpy as np
" i' p$ M* `1 Kfrom PIL import Image
) @. @+ ]3 h3 z& Qfrom matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

3 P( J  Z# }% u. Fdef rotate_image(url):
) ?$ f" o8 G8 d8 q) V        #旋转图像，并将其保存为4种角度的图片
    im = Image.open(url,"r")
    im = im.convert('RGB')  #避免有些图报错
: i* S+ s! K" |2 t) p    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)
- y! {8 D; X. M8 `1 O    im_180.save('image_test/test_180.jpg')
    im_270 = im.transpose(Image.ROTATE_270)
0 f8 I, j7 A6 q% {$ Z3 W9 Z1 W    im_270.save('image_test/test_270.jpg')

def plt_merge_img():
# j# Z- ]4 ~7 w: P: M+ d# {1 a        #将保存的四种角度的图片，叠加在同一张画布上
! W  ^" V% l/ v! ?& o        #使用plt.figure()创建画布,并用add_axes()来分割区域显示图片
7 ?' N+ t1 T( Y. j        #显示画布，并将其保存为fig_size.png
9 G8 q; c, a& L    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')
6 C- ]& c. U* Y1 n" [, Y' K& d    fig = plt.figure(figsize=(60,59),dpi=96)

) @, y. k  z) a" T' u#上方的横图
    ax1 = fig.add_axes([0.30,0.55,0.42,0.28])
* ^- M0 u5 T5 o  E  @: s* N    ax1.imshow(img1)
    ax1.axis('off')

# 右方的竖图
! K% [2 B4 ^1 x+ a# ]    ax4 = fig.add_axes([0.67, 0.29, 0.28, 0.42])
    ax4.imshow(img4)
+ x4 y7 z8 H: ?1 g! d6 q8 D9 D    ax4.axis('off')

# 下方的横图
    ax3 = fig.add_axes([0.30, 0.18, 0.42, 0.28])
    ax3.imshow(img3)
    ax3.axis('off')

0 d8 r  d* ]5 X. `8 p  Q#左方的竖图
9 e: V! B( s. m* x7 G' o2 m* \    ax2 = fig.add_axes([0.07, 0.29, 0.28, 0.42])
    ax2.imshow(img2)
! y; [5 m2 U( {0 x    ax2.axis('off')
. V7 Y# Y+ O' [! e    # 保存为sig_size.png
    plt.savefig("fig_size.png",dpi=96)
    plt.show()

" l" @- ^% h  {3 P( i4 I0 w& q4 Gdef main():
    url = 'test_1.jpg'
    rotate_image(url)
' k/ Z$ I' ]4 l5 _9 ^  m: }    plt_merge_img()

. h( H( `% l7 l9 o0 h4 y; uif __name__ == '__main__':
; F1 ]) I3 z% _4 {    import warnings
    warnings.filterwarnings("ignore")
    main()
9 u/ f' P) Y/ e
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1 n+ S6 }$ C% t8 L4 Y2 E9 `

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