Вращение изображений с помощью Matlab без использования imrotate
Я пытаюсь повернуть изображение с помощью Matlab без использования функции imrotate. Я действительно сделал это, используя матрицу преобразования.Но этого недостаточно.Проблема в том, что повернутое изображение "скользит".Позвольте мне рассказать вам с картинками.
Это мое изображение, которое я хочу повернуть:

Но когда я поворачиваю его, например, на 45 градусов, он становится таким:

Я спрашиваю, почему это происходит.Вот мой код, есть ли математические или ошибки программирования по этому поводу?
image=torso;
%image padding
[Rows, Cols] = size(image);
Diagonal = sqrt(Rows^2 + Cols^2);
RowPad = ceil(Diagonal - Rows) + 2;
ColPad = ceil(Diagonal - Cols) + 2;
imagepad = zeros(Rows+RowPad, Cols+ColPad);
imagepad(ceil(RowPad/2):(ceil(RowPad/2)+Rows-1),ceil(ColPad/2):(ceil(ColPad/2)+Cols-1)) = image;
degree=45;
%midpoints
midx=ceil((size(imagepad,1)+1)/2);
midy=ceil((size(imagepad,2)+1)/2);
imagerot=zeros(size(imagepad));
%rotation
for i=1:size(imagepad,1)
for j=1:size(imagepad,2)
x=(i-midx)*cos(degree)-(j-midy)*sin(degree);
y=(i-midx)*sin(degree)+(j-midy)*cos(degree);
x=round(x)+midx;
y=round(y)+midy;
if (x>=1 && y>=1)
imagerot(x,y)=imagepad(i,j); % k degrees rotated image
end
end
end
figure,imagesc(imagerot);
colormap(gray(256));
4 ответов:
Причина, по которой у вас есть дыры в вашем изображении, заключается в том, что вы вычисляете местоположение в
imagerotкаждого пикселя вimagepad. Вам нужно сделать вычисления наоборот. То есть для каждого пикселя вimagerotинтерполировать вimagepad. Для этого нужно просто применить обратное преобразование, которое в случае с матрицей вращения является просто транспонированием матрицы (просто измените знак на каждомsinи переведите в другую сторону).Цикл по пикселям в
imagerot:imagerot=zeros(size(imagepad)); % midx and midy same for both for i=1:size(imagerot,1) for j=1:size(imagerot,2) x= (i-midx)*cos(rads)+(j-midy)*sin(rads); y=-(i-midx)*sin(rads)+(j-midy)*cos(rads); x=round(x)+midx; y=round(y)+midy; if (x>=1 && y>=1 && x<=size(imagepad,2) && y<=size(imagepad,1)) imagerot(i,j)=imagepad(x,y); % k degrees rotated image end end endТакже обратите внимание, что ваши
Примечание: тот же подход применяется, когда вы решаете использовать схему интерполяции, отличную от схемы ближайшего соседа, как в Примере Роди с линейной интерполяцией.midxиmidyдолжны быть вычислены сsize(imagepad,2)иsize(imagepad,1)соответственно, так как первое измерение относится к числу строк (высота), а второе-к ширине.EDIT : я предполагаю, что вы используете цикл для демонстрационных целей, но на практике нет необходимости в циклах. Вот пример интерполяции ближайшего соседа (то, что вы используете), сохраняя изображение того же размера, но вы можете изменить его, чтобы получить более крупное изображение, которое включает в себя все исходное изображение:
Чтобы изменить вышеизложенное на линейную интерполяцию, вычислите 4 соседних пикселя для каждой координаты вimagepad = imread('peppers.png'); [nrows ncols nslices] = size(imagepad); midx=ceil((ncols+1)/2); midy=ceil((nrows+1)/2); Mr = [cos(pi/4) sin(pi/4); -sin(pi/4) cos(pi/4)]; % e.g. 45 degree rotation % rotate about center [X Y] = meshgrid(1:ncols,1:nrows); XYt = [X(:)-midx Y(:)-midy]*Mr; XYt = bsxfun(@plus,XYt,[midx midy]); xout = round(XYt(:,1)); yout = round(XYt(:,2)); % nearest neighbor! outbound = yout<1 | yout>nrows | xout<1 | xout>ncols; zout=repmat(cat(3,1,2,3),nrows,ncols,1); zout=zout(:); xout(xout<1) = 1; xout(xout>ncols) = ncols; yout(yout<1) = 1; yout(yout>nrows) = nrows; xout = repmat(xout,[3 1]); yout = repmat(yout,[3 1]); imagerot = imagepad(sub2ind(size(imagepad),yout,xout,zout(:))); % lookup imagerot = reshape(imagerot,size(imagepad)); imagerot(repmat(outbound,[1 1 3])) = 0; % set background value to [0 0 0] (black)XYtи выполните взвешенную сумму, используя произведение дробных компонентов в качестве весов. Я оставлю это как упражнение, так как это только послужит раздуванию моего ответа дальше за пределы сферы действия свой вопрос. :)
Метод, который вы используете (поворот путем выборки), является самым быстрым и простым, но и наименее точным.
Вращение путем отображения области, как показано ниже (это хорошая ссылка), гораздо лучше сохраняет цвет.
Но: обратите внимание, что это будет работать только на изображениях в оттенках серого/RGB, но не на цветных изображениях, как тот, который вы, кажется, используете.
image = imread('peppers.png'); figure(1), clf, hold on subplot(1,2,1) imshow(image); degree = 45; switch mod(degree, 360) % Special cases case 0 imagerot = image; case 90 imagerot = rot90(image); case 180 imagerot = image(end:-1:1, end:-1:1); case 270 imagerot = rot90(image(end:-1:1, end:-1:1)); % General rotations otherwise % Convert to radians and create transformation matrix a = degree*pi/180; R = [+cos(a) +sin(a); -sin(a) +cos(a)]; % Figure out the size of the transformed image [m,n,p] = size(image); dest = round( [1 1; 1 n; m 1; m n]*R ); dest = bsxfun(@minus, dest, min(dest)) + 1; imagerot = zeros([max(dest) p],class(image)); % Map all pixels of the transformed image to the original image for ii = 1:size(imagerot,1) for jj = 1:size(imagerot,2) source = ([ii jj]-dest(1,:))*R.'; if all(source >= 1) && all(source <= [m n]) % Get all 4 surrounding pixels C = ceil(source); F = floor(source); % Compute the relative areas A = [... ((C(2)-source(2))*(C(1)-source(1))),... ((source(2)-F(2))*(source(1)-F(1))); ((C(2)-source(2))*(source(1)-F(1))),... ((source(2)-F(2))*(C(1)-source(1)))]; % Extract colors and re-scale them relative to area cols = bsxfun(@times, A, double(image(F(1):C(1),F(2):C(2),:))); % Assign imagerot(ii,jj,:) = sum(sum(cols),2); end end end end subplot(1,2,2) imshow(imagerot);Вывод:
Поворачивает цветное изображение в соответствии с углом, заданным пользователем, без обрезки изображения в matlab.
Выход этой программы аналогичен выходу встроенной команды "imrotate".Эта программа динамически создает фон в соответствии с углом ввода, заданным user.By используя матрицу поворота и смещение начала координат, получаем соотношение между координатами исходного и конечного изображения.Используя соотношение между координатами исходного и конечного изображения, мы теперь сопоставляем значения интенсивности для каждого пикселя.
img=imread('img.jpg'); [rowsi,colsi,z]= size(img); angle=45; rads=2*pi*angle/360; %calculating array dimesions such that rotated image gets fit in it exactly. % we are using absolute so that we get positve value in any case ie.,any quadrant. rowsf=ceil(rowsi*abs(cos(rads))+colsi*abs(sin(rads))); colsf=ceil(rowsi*abs(sin(rads))+colsi*abs(cos(rads))); % define an array withcalculated dimensionsand fill the array with zeros ie.,black C=uint8(zeros([rowsf colsf 3 ])); %calculating center of original and final image xo=ceil(rowsi/2); yo=ceil(colsi/2); midx=ceil((size(C,1))/2); midy=ceil((size(C,2))/2); % in this loop we calculate corresponding coordinates of pixel of A % for each pixel of C, and its intensity will be assigned after checking % weather it lie in the bound of A (original image) for i=1:size(C,1) for j=1:size(C,2) x= (i-midx)*cos(rads)+(j-midy)*sin(rads); y= -(i-midx)*sin(rads)+(j-midy)*cos(rads); x=round(x)+xo; y=round(y)+yo; if (x>=1 && y>=1 && x<=size(img,1) && y<=size(img,2) ) C(i,j,:)=img(x,y,:); end end end imshow(C);
Проверьте это.
Это самый быстрый способ, который вы можете сделать.
img = imread('Koala.jpg'); theta = pi/10; rmat = [ cos(theta) sin(theta) 0 -sin(theta) cos(theta) 0 0 0 1]; mx = size(img,2); my = size(img,1); corners = [ 0 0 1 mx 0 1 0 my 1 mx my 1]; new_c = corners*rmat; T = maketform('affine', rmat); %# represents translation img2 = imtransform(img, T, ... 'XData',[min(new_c(:,1)) max(new_c(:,1))],... 'YData',[min(new_c(:,2)) max(new_c(:,2))]); subplot(121), imshow(img); subplot(122), imshow(img2);


Comments