python4次旋转图片后，多图叠加显示

杨利霞

, z1 Q4 Q; l1 mpython4次旋转图片后，多图叠加显示
) z  Z' }% q" q7 O. `. C0 p3 @) n$ J[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
  4 U( P- P  ^$ ~) S% P5 _$ I% u, s

[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 r, P) y4 T! @想要的效果对比，原图VS显示
8 x4 P- v0 V: h: O( h8 ^

问题
8 ?( u6 U! X* Y+ 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
4 m0 \# U5 h" j( n
* }* X# Z6 s/ _1 A0 z. b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

（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。

) d) j' x6 T2 X+ i& S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)
4 V8 c( p+ J) P( O+ c为了方便，我直接在一开始加上下面这句，忽略掉。
  b) N1 F- o; |" c+ t' Mimport warnings
1 v- B: w0 @+ _( zwarnings.filterwarnings("ignore")

要点

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：

. |  J" _9 f3 _! x
" ~1 p3 e4 w  z+ ~+ B, X

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。
, Z* s, f1 C3 C) Y
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




% S% f0 T$ c, b代码#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# ! python3
, ~7 S% A2 ]# S+ p0 G8 ~! @
- s  u, I; v7 f/ h2 Fimport cv2
import numpy as np
from PIL import Image
+ b; ^' N0 _- Q: c+ ]8 S5 tfrom matplotlib import pyplot as plt
: A8 C3 p3 i' \  s4 Y9 Qimport matplotlib.image as mpimg
9 l4 o" h; }, }2 M
def rotate_image(url):
0 G! _4 S2 I7 Q4 p3 i        #旋转图像，并将其保存为4种角度的图片
    im = Image.open(url,"r")
$ w$ r+ a% N' Z    im = im.convert('RGB')  #避免有些图报错
3 R# [* m8 }, w; L$ o  T$ W    im.save('image_test/test_0.jpg')
3 X/ L8 ~( x! n( v& `    im_90 = im.transpose(Image.ROTATE_90)
& i& ]' ^3 Q+ J( W    im_90.save('image_test/test_90.jpg')
    im_180 = im.transpose(Image.ROTATE_180)
    im_180.save('image_test/test_180.jpg')
, |# X: X# O, n& s$ }) k- a. O    im_270 = im.transpose(Image.ROTATE_270)
    im_270.save('image_test/test_270.jpg')
3 h* a8 h. P, H  O/ u+ _5 F
def plt_merge_img():
        #将保存的四种角度的图片，叠加在同一张画布上
- `! E* s6 i. W# `& S/ z* d! }4 D        #使用plt.figure()创建画布,并用add_axes()来分割区域显示图片
/ X. t* @' t- b7 I, \+ K9 Z        #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')
    img3 = mpimg.imread('image_test/test_180.jpg')
    img4 = mpimg.imread('image_test/test_270.jpg')
    fig = plt.figure(figsize=(60,59),dpi=96)
. {  W/ g+ U; {! k9 I# Q& f% {; f8 e
#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
4 b. m1 s& k7 @  r+ \. u/ n    ax4 = fig.add_axes([0.67, 0.29, 0.28, 0.42])
    ax4.imshow(img4)
    ax4.axis('off')

# 下方的横图
# h  i9 D+ b  V( j/ m9 y8 ]    ax3 = fig.add_axes([0.30, 0.18, 0.42, 0.28])
& V7 r1 ?  M" t7 H    ax3.imshow(img3)
    ax3.axis('off')
- p5 \" N* M+ o. j, t, v
#左方的竖图
  ~: A6 o3 ~+ J    ax2 = fig.add_axes([0.07, 0.29, 0.28, 0.42])
    ax2.imshow(img2)
3 E# T' B/ D. J; H& W' T) T    ax2.axis('off')
    # 保存为sig_size.png
8 j  Z  s3 }1 @7 c  F8 U2 t0 x    plt.savefig("fig_size.png",dpi=96)
    plt.show()
2 r/ |* M; _6 s
def main():
! {9 A5 T9 k0 U4 b+ c* d    url = 'test_1.jpg'
    rotate_image(url)
    plt_merge_img()

8 U' o, @2 @9 n0 d: I" i* qif __name__ == '__main__':
% P* W# U9 {1 N9 z4 [    import warnings
    warnings.filterwarnings("ignore")
    main()

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