将多维NumPy数组中的图像旋转90度

Question

我有一个形状为（7,4,100,100）的numpy数组，这意味着我有7张深度为4的100x100图像。我想将这些图像旋转90度。

我已经尝试过：

rotated= numpy.rot90(array, 1)

但它会改变数组的形状为(4,7,100,100)，这并不是所期望的结果。有什么解决方案吗？

- FJ_Abbasi

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抱歉，应该是rot90()函数。我已经编辑了问题。此外，我尝试了numpy.rot90(array,(2,3))，但是它会报错：TypeError: unsupported operand type(s) for %: 'tuple' and 'int'。 - FJ_Abbasi

你已经得到了我纠正、解释和工作的答案，但由于看起来你喜欢给试图帮助你的人投反对票，所以我删除了我的答案。找其他愿意帮助你的人吧！@Divakar，你也能删除你的答案吗？ - user2261062

@SembeiNorimaki 不要认为 OP 已经投了反对票。OP 的个人资料显示没有投票记录。 - Divakar

@SembeiNorimaki，老兄，我没有给你的答案投反对票！ - FJ_Abbasi

我向那个给我点踩的人要求解释，你说答案并没有回答我的问题。 - user2261062

@SembeiNorimaki 是的，但那不是downvoting的解释，因为我没有这样做 :) 尽管看起来是这样，但我在那时还没有看到你的downvoting评论。 - FJ_Abbasi

Answer 1

不使用np.rot90进行顺时针旋转的一个解决方案是交换最后两个轴，然后翻转最后一个轴-

img.swapaxes(-2,-1)[...,::-1]

逆时针旋转时，翻转倒数第二个轴 -

img.swapaxes(-2,-1)[...,::-1,:]

使用np.rot90函数进行逆时针旋转，对应的角度为-

np.rot90(img,axes=(-2,-1))

运行示例 -

In [39]: img = np.random.randint(0,255,(7,4,3,5))

In [40]: out_CW = img.swapaxes(-2,-1)[...,::-1] # Clockwise

In [41]: out_CCW = img.swapaxes(-2,-1)[...,::-1,:] # Counter-Clockwise

In [42]: img[0,0,:,:]
Out[42]: 
array([[142, 181, 141,  81,  42],
       [  1, 126, 145, 242, 118],
       [112, 115, 128,   0, 151]])

In [43]: out_CW[0,0,:,:]
Out[43]: 
array([[112,   1, 142],
       [115, 126, 181],
       [128, 145, 141],
       [  0, 242,  81],
       [151, 118,  42]])

In [44]: out_CCW[0,0,:,:]
Out[44]: 
array([[ 42, 118, 151],
       [ 81, 242,   0],
       [141, 145, 128],
       [181, 126, 115],
       [142,   1, 112]])

运行时测试

In [41]: img = np.random.randint(0,255,(800,600))

# @Manel Fornos's Scipy based rotate func
In [42]: %timeit rotate(img, 90)
10 loops, best of 3: 60.8 ms per loop

In [43]: %timeit np.rot90(img,axes=(-2,-1))
100000 loops, best of 3: 4.19 µs per loop

In [44]: %timeit img.swapaxes(-2,-1)[...,::-1,:]
1000000 loops, best of 3: 480 ns per loop

因此，在旋转 90 度或其倍数时，numpy.dot 或基于 swapping axes 的方法在性能方面似乎相当不错，更重要的是，它们不执行任何插值操作，否则会像 Scipy 的旋转函数一样改变值。

- Divakar

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如何使用swapaxes旋转180度？ - FJ_Abbasi

@FJ_Abbasi 使用 out = img[...,::-1,::-1]。 - Divakar

Answer 2

另一个选项

你可以使用scipy.ndimage.rotate，我认为它比numpy.rot90更有用。

例如，

from scipy.ndimage import rotate
from scipy.misc import imread, imshow

img = imread('raven.jpg')

rotate_img = rotate(img, 90)

imshow(rotate_img)

更新（使用内插法时需小心）

如果你注意到旋转后的图像左侧有黑色边框，这是因为Scipy使用了内插法。所以，实际上图像已经被改变了。然而，如果这对你是个问题，那么有许多选项可以去除黑色边框。

请看这个帖子。

- mforpe

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谢谢，太棒了！解决了我的问题： rotate_img = rotate(array, 90, axes=(2,3)) - FJ_Abbasi

@FahadJahangir 我很高兴我能帮到你 :) - mforpe

@FahadJahangir 注意，这会进行插值。因此，值将被更改，并且左侧会有一条黑线。尝试使用 img = np.random.randint(0,255,(3,5))，然后 rot1 = rotate(img, 90)，查看 img 和 rot1。对于Manel-这可能值得在帖子中提及，以使OP和未来的读者受益。 - Divakar

FYI，对于90/180/270旋转和翻转来说，这需要更多的计算资源。 - VoteCoffee

Answer 3

逆时针旋转三次：np.rot90(image, 3)。

如果实现已经优化，并且我们在这里指定的是90度的增量而不是循环计数器，那么它可能会慢三倍，也可能不会。

- Audrius Meškauskas