Opencv 如何在频域中旋转非方形图像

我想在频域中旋转图像。受中答案的启发，我设法旋转方形图像。（请参阅以下使用OpenCV的python脚本）

这适用于方形图像。（填充图像可以获得更好的效果）

然而，当仅使用图像的非平方部分时，频域中的旋转显示出某种剪切效应

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你知道如何实现这一目标吗？很明显，我可以对图像进行填充，使其成为正方形，但所有这些的最终目的是尽可能快地旋转FFT，以实现迭代图像配准算法，这将略微降低算法的速度。

根据@CrisLuengo的建议，我发现需要仿射变换来避免填充图像。显然，这将取决于图像大小和应用程序，但对于我来说，避免填充是非常有趣的。 修改后的脚本现在看起来像：

#rot_matrix=cv2.getRotationMatrix2D(rotation_center,angle,1.0)
kx=1.0
ky=1.0
if(M.shape[0]>M.shape[1]):
    kx= float(M.shape[0]) / M.shape[1]
else:
    ky=float(M.shape[1])/M.shape[0]

affine_transform = np.zeros([2, 3])
affine_transform[0, 0] = np.cos(angle)
affine_transform[0, 1] = np.sin(angle)*ky/kx
affine_transform[0, 2] = (1-np.cos(angle))*rotation_center[0]-ky/kx*np.sin(angle)*rotation_center[1]
affine_transform[1, 0] = -np.sin(angle)*kx/ky
affine_transform[1, 1] = np.cos(angle)
affine_transform[1, 2] = kx/ky*np.sin(angle)*rotation_center[0]+(1-np.cos(angle))*rotation_center[1]

FsM = fftshift(cv2.dft(sM,flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT))
rFsM=cv2.warpAffine(FsM,affine_transform, (FsM.shape[1],FsM.shape[0]),flags=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT)
IrFsM = ifftshift(cv2.idft(ifftshift(rFsM),flags=cv2.DFT_REAL_OUTPUT))

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我认为，要使矩形图像正确旋转，你所做的任何事情都会比仅仅使用填充慢。我同意安德烈的观点，填充会容易得多。您需要应用仿射变换。这相当于拉伸一个轴，使纵横比变为1:1，应用旋转，然后再次取消拉伸该轴以返回到原始纵横比。将这三者放在一个操作中会导致仿射变换，这比仅旋转更昂贵。虽然你已经通过应用仿射变换来旋转图像了（为什么？？），但一旦你算出变换矩阵，很可能它的计算成本是相同的。@CrisLuengo我明白了。。。我将尝试应用你建议的仿射变换，但是，是的，只是填充听起来更容易。我使用的是warpAffine，据我所知，它是使用opencv旋转图像的方法。

#rot_matrix=cv2.getRotationMatrix2D(rotation_center,angle,1.0)
kx=1.0
ky=1.0
if(M.shape[0]>M.shape[1]):
    kx= float(M.shape[0]) / M.shape[1]
else:
    ky=float(M.shape[1])/M.shape[0]

affine_transform = np.zeros([2, 3])
affine_transform[0, 0] = np.cos(angle)
affine_transform[0, 1] = np.sin(angle)*ky/kx
affine_transform[0, 2] = (1-np.cos(angle))*rotation_center[0]-ky/kx*np.sin(angle)*rotation_center[1]
affine_transform[1, 0] = -np.sin(angle)*kx/ky
affine_transform[1, 1] = np.cos(angle)
affine_transform[1, 2] = kx/ky*np.sin(angle)*rotation_center[0]+(1-np.cos(angle))*rotation_center[1]

FsM = fftshift(cv2.dft(sM,flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT))
rFsM=cv2.warpAffine(FsM,affine_transform, (FsM.shape[1],FsM.shape[0]),flags=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT)
IrFsM = ifftshift(cv2.idft(ifftshift(rFsM),flags=cv2.DFT_REAL_OUTPUT))