不使用imrotate，通过Matlab进行图像旋转

我正在试图用Matlab旋转图像，而不使用imrotate函数。 我实际上是通过使用变换matrix做出来的，但是它不够好。问题是，旋转的图像是“滑动的”。让我用图片来告诉你。

这是我想要旋转的图像：

但是当我旋转它，例如45度，它变成这样：

我在问为什么会发生这种情况。这里是我的代码，有没有关于它的math或编程错误？

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)); 

Answer 1

你的图像有漏洞的原因是因为你正在计算imagerot中每个像素的imagepad 。 你需要反过来做计算。 也就是说， imagerot中的每个像素在imagerot内插。 要做到这一点，你只需要应用逆变换，在旋转matrix的情况下，它只是matrix的转置（只是改变每个sin的符号，然后翻译）。

在imagerot像素循环：

 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 end 

另外请注意，由于第一个维度指的是行数（高度）和第二个宽度， midy需要分别使用size(imagepad,2)和size(imagepad,1)来计算midx和midy 。

注意：当您决定采用最近邻居以外的插值scheme时，采用相同的方法，如Rody的线性插值示例。

编辑 ：我假设你正在使用循环的示范目的，但实际上没有必要循环。 这是一个最近邻插值的例子（你正在使用的），保持相同大小的图像，但你可以修改这个产生一个更大的图像，包括整个源图像：

 imagepad = 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)]; % eg 45 degree rotation % rotate about center [XY] = 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) 

为了将上述修改为线性插值，计算XYt每个坐标的4个相邻像素，并使用分数分量乘积作为权重执行加权求和。 我会把这个作为一个练习，因为这只会使我的答案超出你的问题的范围。 🙂

Answer 2

你正在使用的方法（通过采样旋转）是最快和最简单的，但也是最不准确的。

按照下面给出的区域映射旋转（ 这是一个很好的参考），在保持颜色方面要好得多。

但是：请注意，这只适用于灰度/ RGB图像，但不适用于像您正在使用的颜色映射图像。

 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; mn]*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 <= [mn]) % 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); 

输出：

Answer 3

根据用户给定的angular度旋转彩色图像，而无需在matlab中裁剪图像。

该程序的输出与内置命令“imrotate”的输出类似，该程序根据用户给定的angular度inputdynamic创build背景。利用旋转matrix和原点偏移，得到初始图像和最终图像的坐标之间的关系。初始和最终图像的坐标，我们现在映射每个像素的强度值。

 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); 

Answer 4

看一下这个。

这是你可以做的最快的方式。

 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);