Python 运行自制的旋转算法时获得错误的图片输出

为了更好地理解图像处理的工作原理，我决定创建自己的图像旋转算法，而不是使用cv2.rotate（）。然而，我遇到了一个奇怪的图片裁剪和像素错位问题

我认为这可能与我的填充有关，但可能还有其他错误

import cv2

import math

import numpy as np
# Load & Show original image
img = cv2.imread('Lena.png', 0)
cv2.imshow('Original', img)

# Variable declarations
h = img.shape[0]  # Also known as rows

w = img.shape[1]  # Also known as columns

cX = h / 2 #Image Center X

cY = w / 2 #Image Center Y

theta = math.radians(100) #Change to adjust rotation angle

imgArray = np.array((img))

imgArray = np.pad(imgArray,pad_width=((100,100),(100,100)),mode='constant',constant_values=0) 
  #Add padding in an attempt to prevent image cropping

# loop pixel by pixel in image
for x in range(h + 1):

 for y in range(w + 1):

  try:
   TX = int((x-cX)*math.cos(theta)+(y-cY)*math.sin(theta)+cX) #Rotation formula 

   TY = int(-(x-cX)*math.sin(theta)+(y-cY)*math.cos(theta)+cY) #Rotation formula

   imgArray[x,y] = img[TX,TY]

  except IndexError as error:

   print(error)

cv2.imshow('Rotated', imgArray)

cv2.waitKey(0)

编辑：

---

我认为错位的图像位置可能与缺少正确的原点有关，但是我似乎找不到解决该问题的有效方法。

虽然我没有深入研究域的数学部分，但基于给定的信息，我认为矩阵旋转公式应该是这样工作的：

更新：

正如我所承诺的那样，我深入了这个领域，找到了如下解决方案。我在循环中也交换了源索引和目标索引的主要技巧，因此舍入并不意味着任何问题：

import cv2
import math
import numpy as np


# Load & Show original image
img = cv2.imread('/home/george/Downloads/lena.png', 0)
cv2.imshow('Original', img)


# Variable declarations
h = img.shape[0]  # Also known as rows
w = img.shape[1]  # Also known as columns

p = 120
h += 2 * p 
w += 2 * p

cX = h / 2 #Image Center X
cY = h / 2 #Image Center Y

theta = math.radians(45) #Change to adjust rotation angle

imgArray = np.zeros_like((img))  

#Add padding in an attempt to prevent image cropping
imgArray = np.pad(imgArray, pad_width=p, mode='constant', constant_values=0)   
img = np.pad(img, pad_width=p, mode='constant', constant_values=0)   

# loop pixel by pixel in image
for TX in range(h + 1):
    for TY in range(w + 1):
        try:
            x = int( +(TX - cX) * math.cos(theta) + (TY - cY) * math.sin(theta) + cX) #Rotation formula 
            y = int( -(TX - cX) * math.sin(theta) + (TY - cY) * math.cos(theta) + cY) #Rotation formula

            imgArray[TX, TY] = img[x, y]

        except IndexError as error:
           pass
#           print(error)

cv2.imshow('Rotated', imgArray)
cv2.waitKey(0)
exit()

---

注意：如果您想深入该领域，也请参阅usr2564301评论。

Geeocode！很高兴再次见到你：D这么小的变化，这么大的结果。我可以粗鲁地问一下这些变化是怎么回事吗？将numpy数组更改为零的原因是什么，这不就是用0而不是图像值填充整个数组吗？我猜你对TX&TY做+100是为了将每个旋转的像素移动到图像中心，对吗？@MikkelGHansen请参见解释；）又是一份了不起的工作。谢谢你清楚的解释。为了一个简单的数组更改+填充补偿问题，我花了这么多时间，用了这么多不同的方法，在这个问题上工作了这么多小时，我觉得自己很傻：P现在的任务是清除恼人的黑点。考虑阈值和过滤，但灰度图像使其有点困难。可能是功能查找/耸耸肩，但再次感谢您的帮助！：D@MikkelGHansen老实说，这是我第一次尝试回答这个问题。cv2和矩阵旋转等等，但我发现它很有趣，而且真的很有趣。如果我有更多的时间，我可能会重新考虑我的答案，如果需要的话，也会进行一些更新。@MikkelGHansen在代码和描述中也看到了关于填充校正和插值的更新。