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我正在尝試使用Matlab旋轉圖像而不使用旋轉功能.我實際上是使用變換矩陣製作的。但這還不够好。問题是旋轉後的圖像"滑動"。让我用圖片告诉你。

這是我要旋轉的圖像:

但是当我旋轉它(例如45度)時,它變為:

我在問為什麼会這樣。這是我的代碼,是否存在任何數學或程式設計錯誤?

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));
最新回復
  • 3月前
    1 #

    圖像中有孔的原因是因為您正在計算 imagerot中的位置 imagepad中每个畫素的數量 .您需要以其他方式进行計算.也就是說,對於 imagerot中的每个畫素 在 imagepad中插值 .為此,您只需要應用逆變換,就旋轉矩陣而言,它只是矩陣的轉置(只需更改每个 sin上的符號 然後进行另一種翻译)。

    imagerot中的畫素過多 :

    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
    

    還請註意,您的 midxmidy 需要用 size(imagepad,2)計算 和 size(imagepad,1) 分別是因為第一維是行數(高度),第二維是宽度。

    註意:当您決定采用除最近邻點以外的插值方案時,可以采用相同的方法,如Rody的線性插值示例。

    EDIT :我假設您出於說明目的使用迴圈,但是實際上不需要迴圈.這是一个最近邻插值(您正在使用的示例)的示例,它保持相同大小的圖像,但是您可以對其进行修改以生成包括整个源圖像的更大圖像:

    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)
    

    要將以上內容修改為線性插值,請計算 XYt中每个坐標的4个相邻畫素 並使用分數成分积作為權重執行加權总和.我將其保留為练习,因為它只会使我的答案超出您問题的範圍. :)

  • 3月前
    2 #

    您使用的方法(通過采樣旋轉)最快,最簡單,但最不準確.

    通過區域對映旋轉,如下所示(這是很好的參考),在保留颜色方面要好得多.

    但是:請註意,這仅適用於灰度/ RGB圖像,而不適用於颜色對映的圖像,例如您似乎正在使用的圖像.

    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);
    

    輸出:

  • 3月前
    3 #

    根据使用者指定的角度旋轉彩色圖像 在Matlab中没有任何圖像裁剪。

    该程式的輸出類似於內建命令" imrotate"的輸出。该程式根据使用者给定的角度輸入動態建立背景。通過使用旋轉矩陣和原點平移,获得初始圖像和最终圖像的坐標之間的關係.利用初始圖像和最终圖像的坐標之間的關係,我们現在對映每个畫素的強度值.

    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);
    

  • 3月前
    4 #

    檢查一下。

    這是最快的方法。

    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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