旋轉numpy 2D陣列

Question

我有一組灰度圖像作爲2D numpy陣列。

我需要旋轉關於不同的，浮動角度的一個點（內部）的圖像。輪換不需要到位，我會允許（當然，如果我已經很好地解釋了）進行插值。

我想留在numpy中，因爲我需要對結果執行數字運算，但是我也可以（如果這是不可能的）允許步進/退出;例如我嘗試使用PIL，即Image.rotate（theta），但不明白如何將它應用於我的數組，以及如何獲取數組。

謝謝您的輸入。

Answer 1

見cgohlke 11月10 '11註釋在18點34分：

scipy.ndimage.interpolation考慮.shift（）和旋轉（），用於內插的翻譯和2D numpy的陣列旋轉。

Answer 2

基本操作在維基百科transformation matrix頁面描述 - 我不打算在這裏做ascii矩陣藝術，但輸出P'= R * P其中P'是輸出點，R是2×2包含旋轉角度的正弦和餘弦的變換矩陣，並且P是輸入點。如果要旋轉除原點以外的其他物體，請在旋轉之前移動原點：P'= T + R *（P-T）其中T是平移座標。基本矩陣運算不會執行插值，所以如果您沒有使用基於numpy的image processing library，則需要進行反向轉換：對於每個（整數值）輸出座標，找到（浮點）座標將旋轉到該點的點，並從周圍像素內插該輸入點的值。

Answer 3

我想採取的上述幫助和解決這個由一個例子：

import pandas as pd 
 
import numpy as np 
 
bd = np.matrix([[44., -1., 40., 42., 40., 39., 37., 36., -1.], 
 
       [42., -1., 43., 42., 39., 39., 41., 40., 36.], 
 
       [37., 37., 37., 35., 38., 37., 37., 33., 34.], 
 
       [35., 38., -1., 35., 37., 36., 36., 35., -1.], 
 
       [36., 35., 36., 35., 34., 33., 32., 29., 28.], 
 
       [38., 37., 35., -1., 30., -1., 29., 30., 32.]]) 
 
def rotate45(array): 
 
    rot = [] 
 
    for i in range(len(array)): 
 
     rot.append([0] * (len(array)+len(array[0])-1)) 
 
     for j in range(len(array[i])): 
 
      rot[i][int(i + j)] = array[i][j] 
 
    return rot 
 

 
df_bd = pd.DataFrame(data=np.matrix(rotate45(bd.transpose().tolist()))) 
 
df_bd = df_bd.transpose() 
 
print df_bd

其中

的輸出將是這樣的：

44 0 0 0 0 0 0 0 0 
 
42 -1 0 0 0 0 0 0 0 
 
37 -1 40 0 0 0 0 0 0 
 
35 37 43 42 0 0 0 0 0 
 
36 38 37 42 40 0 0 0 0 
 
38 35 -1 35 39 39 0 0 0 
 
0 37 36 35 38 39 37 0 0 
 
0 0 35 35 37 37 41 36 0 
 
0 0 0 -1 34 36 37 40 -1 
 
0 0 0 0 30 33 36 33 36 
 
0 0 0 0 0 -1 32 35 34 
 
0 0 0 0 0 0 29 29 -1 
 
0 0 0 0 0 0 0 30 28 
 
0 0 0 0 0 0 0 0 32