无损旋转图像技巧大揭秘

在图像处理中，旋转图像时常会遇到像素信息丢失的问题。本文介绍了一种无损旋转图像的方法，利用OpenCV库，通过在图像两边进行对称的零填充，将矩形图像变为方形，再进行旋转，最后截取所需部分，确保图像信息不丢失。相比于OpenCV自带的cv2.warpAffine方法，这种技巧可以有效避免像素损失，适用于需要保留图像完整性的场景。

OpenCV自带的旋转图像方法 (有损)

原图像：

如果用OpenCV自带cv2.warpAffine接口来实现图片旋转：

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import cv2# 读取原图像img = cv2.imread("./girl.jpg")h, w = img.shape[:2]center = (w // 2, h // 2)# 逆时针-90°(即顺时针90°)旋转图片M = cv2.getRotationMatrix2D(center, -90, 1)rotated_img = cv2.warpAffine(img, M, (w, h))cv2.imwrite("./rotated_img.jpg", rotated_img)

处理后的结果：

可以明显看出，原图像左右两边的像素信息(黄色框内)全部丢失，损失严重：

无损旋转

我自己想到了一种无损旋转的方法，分为以下五步。

首先读取原图像： img = cv2.imread("./girl.jpg")

获取输入图像的信息，生成旋转操作所需的参数： h, w = img.shape[:2] padding = (w - h) // 2 center = (w // 2, w // 2) 其中，padding: 指定零填充的宽度； canter: 指定旋转的轴心坐标。在原图像两边做对称的零填充，使得图片由矩形变为方形： img_padded = np.zeros(shape=(w, w, 3), dtype=np.uint8) img_padded[padding:padding+h, :, :] = img

逆时针-90°(即顺时针90°)旋转填充后的方形图片 M = cv2.getRotationMatrix2D(center, -90, 1) rotated_padded = cv2.warpAffine(img_padded, M, (w, w))

从旋转后的图片中截取出我们需要的部分，作为最终的输出图像： output = rotated_padded[:, padding:padding+h, :] cv2.imwrite("./output.jpg", output)

Code

完整源码如下：

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import cv2import numpy as np# 读取原图像img = cv2.imread("./girl.jpg")cv2.imshow("", img)cv2.waitKey(1000)# 获取输入图像的信息，生成旋转操作所需的参数（padding: 指定零填充的宽度； canter: 指定旋转的轴心坐标）h, w = img.shape[:2]padding = (w - h) // 2center = (w // 2, w // 2)# 在原图像两边做对称的零填充，使得图片由矩形变为方形img_padded = np.zeros(shape=(w, w, 3), dtype=np.uint8)img_padded[padding:padding+h, :, :] = imgcv2.imshow("", img_padded)cv2.waitKey(1000)cv2.imwrite("./img_padded.jpg", img_padded)# 逆时针-90°(即顺时针90°)旋转填充后的方形图片M = cv2.getRotationMatrix2D(center, -90, 1)rotated_padded = cv2.warpAffine(img_padded, M, (w, w))cv2.imshow("", rotated_padded)cv2.waitKey(1000)cv2.imwrite("./rotated_padded.jpg", rotated_padded)# 从旋转后的图片中截取出我们需要的部分，作为最终的输出图像output = rotated_padded[:, padding:padding+h, :]cv2.imshow("", output)cv2.waitKey(1000)cv2.imwrite("./output.jpg", output)cv2.destroyAllWindows()

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