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我正在尝试使用Matlab旋转图像而不使用旋转功能.我实际上是使用变换矩阵制作的。但这还不够好。问题是旋转后的图像"滑动"。让我用图片告诉你。

这是我要旋转的图像:

但是当我旋转它(例如45度)时,它变为:

我在问为什么会这样。这是我的代码,是否存在任何数学或编程错误?

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));
最新回答
  • 1月前
    1 #

    图像中有孔的原因是因为您正在计算 imagerot中的位置 imagepad中每个像素的数量 .您需要以其他方式进行计算.也就是说,对于 imagerot中的每个像素 在 imagepad中插值 .为此,您只需要应用逆变换,就旋转矩阵而言,它只是矩阵的转置(只需更改每个 sin上的符号 然后进行另一种翻译)。

    imagerot中的像素过多 :

    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
    

    还请注意,您的 midxmidy 需要用 size(imagepad,2)计算 和 size(imagepad,1) 分别是因为第一维是行数(高度),第二维是宽度。

    注意:当您决定采用除最近邻点以外的插值方案时,可以采用相同的方法,如Rody的线性插值示例。

    EDIT :我假设您出于说明目的使用循环,但是实际上不需要循环.这是一个最近邻插值(您正在使用的示例)的示例,它保持相同大小的图像,但是您可以对其进行修改以生成包括整个源图像的更大图像:

    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)]; % 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)
    

    要将以上内容修改为线性插值,请计算 XYt中每个坐标的4个相邻像素 并使用分数成分积作为权重执行加权总和.我将其保留为练习,因为它只会使我的答案超出您问题的范围. :)

  • 1月前
    2 #

    您使用的方法(通过采样旋转)最快,最简单,但最不准确.

    通过区域映射旋转,如下所示(这是很好的参考),在保留颜色方面要好得多.

    但是:请注意,这仅适用于灰度/ RGB图像,而不适用于颜色映射的图像,例如您似乎正在使用的图像.

    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; 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);
    

    输出:

  • 1月前
    3 #

    根据用户指定的角度旋转彩色图像 在Matlab中没有任何图像裁剪。

    该程序的输出类似于内置命令" imrotate"的输出。该程序根据用户给定的角度输入动态创建背景。通过使用旋转矩阵和原点平移,获得初始图像和最终图像的坐标之间的关系.利用初始图像和最终图像的坐标之间的关系,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);
    

  • 1月前
    4 #

    检查一下。

    这是最快的方法。

    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);
    

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