이미지 회전 및 검은 색 테두리 자르기

이미지 회전 및 검은 색 테두리 자르기

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내 응용 프로그램 : 이미지를 회전하려고합니다 (OpenCV 및 Python 사용).

현재 입력 이미지를 회전하고 검정색 테두리로 패딩하여 A를 제공하는 아래 코드를 개발했습니다. 내가 원하는 것은 B-회전 된 이미지 내에서 가능한 가장 큰 영역 자르기 창입니다. 저는 이것을 축 정렬 된 경계 상자라고 부릅니다.

이것은 본질적으로 Rotate and crop과 동일 하지만 그 질문에 대한 답을 얻을 수 없습니다. 또한 그 대답은 정사각형 이미지에만 유효합니다. 내 이미지는 직사각형입니다.

A를 제공하는 코드 :

import cv2
import numpy as np


def getTranslationMatrix2d(dx, dy):
    """
    Returns a numpy affine transformation matrix for a 2D translation of
    (dx, dy)
    """
    return np.matrix([[1, 0, dx], [0, 1, dy], [0, 0, 1]])


def rotateImage(image, angle):
    """
    Rotates the given image about it's centre
    """

    image_size = (image.shape[1], image.shape[0])
    image_center = tuple(np.array(image_size) / 2)

    rot_mat = np.vstack([cv2.getRotationMatrix2D(image_center, angle, 1.0), [0, 0, 1]])
    trans_mat = np.identity(3)

    w2 = image_size[0] * 0.5
    h2 = image_size[1] * 0.5

    rot_mat_notranslate = np.matrix(rot_mat[0:2, 0:2])

    tl = (np.array([-w2, h2]) * rot_mat_notranslate).A[0]
    tr = (np.array([w2, h2]) * rot_mat_notranslate).A[0]
    bl = (np.array([-w2, -h2]) * rot_mat_notranslate).A[0]
    br = (np.array([w2, -h2]) * rot_mat_notranslate).A[0]

    x_coords = [pt[0] for pt in [tl, tr, bl, br]]
    x_pos = [x for x in x_coords if x > 0]
    x_neg = [x for x in x_coords if x < 0]

    y_coords = [pt[1] for pt in [tl, tr, bl, br]]
    y_pos = [y for y in y_coords if y > 0]
    y_neg = [y for y in y_coords if y < 0]

    right_bound = max(x_pos)
    left_bound = min(x_neg)
    top_bound = max(y_pos)
    bot_bound = min(y_neg)

    new_w = int(abs(right_bound - left_bound))
    new_h = int(abs(top_bound - bot_bound))
    new_image_size = (new_w, new_h)

    new_midx = new_w * 0.5
    new_midy = new_h * 0.5

    dx = int(new_midx - w2)
    dy = int(new_midy - h2)

    trans_mat = getTranslationMatrix2d(dx, dy)
    affine_mat = (np.matrix(trans_mat) * np.matrix(rot_mat))[0:2, :]
    result = cv2.warpAffine(image, affine_mat, new_image_size, flags=cv2.INTER_LINEAR)

    return result

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이 솔루션 / 구현이면의 수학은 분석 질문의이 솔루션과 동일 하지만 공식은 단순화되고 특이점을 피합니다. 이것은 largest_rotated_rect다른 솔루션 과 동일한 인터페이스를 가진 파이썬 코드 이지만 거의 모든 경우에 더 큰 영역을 제공합니다 (항상 최적으로 입증 됨).

def rotatedRectWithMaxArea(w, h, angle):
  """
  Given a rectangle of size wxh that has been rotated by 'angle' (in
  radians), computes the width and height of the largest possible
  axis-aligned rectangle (maximal area) within the rotated rectangle.
  """
  if w <= 0 or h <= 0:
    return 0,0

  width_is_longer = w >= h
  side_long, side_short = (w,h) if width_is_longer else (h,w)

  # since the solutions for angle, -angle and 180-angle are all the same,
  # if suffices to look at the first quadrant and the absolute values of sin,cos:
  sin_a, cos_a = abs(math.sin(angle)), abs(math.cos(angle))
  if side_short <= 2.*sin_a*cos_a*side_long or abs(sin_a-cos_a) < 1e-10:
    # half constrained case: two crop corners touch the longer side,
    #   the other two corners are on the mid-line parallel to the longer line
    x = 0.5*side_short
    wr,hr = (x/sin_a,x/cos_a) if width_is_longer else (x/cos_a,x/sin_a)
  else:
    # fully constrained case: crop touches all 4 sides
    cos_2a = cos_a*cos_a - sin_a*sin_a
    wr,hr = (w*cos_a - h*sin_a)/cos_2a, (h*cos_a - w*sin_a)/cos_2a

  return wr,hr

다음은 다른 솔루션과 함수를 비교 한 것입니다.

>>> wl,hl = largest_rotated_rect(1500,500,math.radians(20))
>>> print (wl,hl),', area=',wl*hl
(828.2888697391496, 230.61639227890998) , area= 191016.990904
>>> wm,hm = rotatedRectWithMaxArea(1500,500,math.radians(20))
>>> print (wm,hm),', area=',wm*hm
(730.9511000407718, 266.044443118978) , area= 194465.478358

각도 a의 [0,pi/2[회전 된 이미지 (폭의 경계 박스 w의 높이 h)이 치수는 :

• 폭 w_bb = w*cos(a) + h*sin(a)
• 신장 h_bb = w*sin(a) + h*cos(a)

경우 w_r, h_r계산 된 최적의 폭과 절단 된 이미지의 높이이고, 그 바운딩 박스의 세트이다 :

• 수평 방향 : (w_bb-w_r)/2
• 수직 방향 : (h_bb-h_r)/2

증명:

최대 면적을 갖는 두 평행선 사이의 축 정렬 직사각형을 찾는 x것은 다음 그림과 같이 하나의 매개 변수로 최적화 문제입니다 .

LET s개의 평행선 사이의 거리를 나타낸다 (이것은 회전 직사각형의 짧은 변 판명 됨). 그러면 측면 a, b(가)의 수요가 직사각형으로 일정한 비율을 갖고 x, s-x, RESP, 즉 X = 죄 α 및 (SX) = α COS B. :

따라서 면적을 a*b최대화한다는 것은 x*(s-x). 직각 삼각형에 대한 "높이 정리"때문에 우리는 x*(s-x) = p*q = h*h. 따라서 최대 면적은에 도달합니다 x = s-x = s/2. 즉, 평행선 사이의 두 모서리 E, G는 중간 선에 있습니다.

이 솔루션은이 최대 사각형이 회전 된 사각형에 맞는 경우에만 유효합니다. 따라서 대각선 EG은 l회전 된 직사각형 의 다른 면보다 길지 않아야합니다 . 이후

EG = AF + DH = s / 2 * (cot α + tan α) = s / (2 * sin α cos α) = s / sin 2 α

우리는 s ≤ l sin 2 α 조건을 가지고 있습니다. 여기서 s와 l은 회전 된 직사각형의 더 짧고 더 긴 변입니다.

s> l sin 2 α 인 경우 매개 변수 x는 s / 2보다 작아야하며 찾는 사각형의 모든 모서리는 각각 회전 된 사각형의 측면에 있습니다. 이것은 방정식으로 이어집니다

x * cot α + (sx) * tan α = l

x = sin α (l cos α-s sin α) / cos 2 α를 제공합니다. a = x / sin α 및 b = (sx) / cos α에서 위의 사용 된 공식을 얻습니다.

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그래서 많은 주장 된 해결책을 조사한 후에 마침내 작동하는 방법을 찾았습니다. Andri 와 Magnus Hoff 의 대답 은 회전 된 직사각형에서 가장 큰 직사각형 을 계산 합니다.

아래 Python 코드에는 관심있는 메서드 largest_rotated_rect와 짧은 데모가 포함되어 있습니다.

import math
import cv2
import numpy as np


def rotate_image(image, angle):
    """
    Rotates an OpenCV 2 / NumPy image about it's centre by the given angle
    (in degrees). The returned image will be large enough to hold the entire
    new image, with a black background
    """

    # Get the image size
    # No that's not an error - NumPy stores image matricies backwards
    image_size = (image.shape[1], image.shape[0])
    image_center = tuple(np.array(image_size) / 2)

    # Convert the OpenCV 3x2 rotation matrix to 3x3
    rot_mat = np.vstack(
        [cv2.getRotationMatrix2D(image_center, angle, 1.0), [0, 0, 1]]
    )

    rot_mat_notranslate = np.matrix(rot_mat[0:2, 0:2])

    # Shorthand for below calcs
    image_w2 = image_size[0] * 0.5
    image_h2 = image_size[1] * 0.5

    # Obtain the rotated coordinates of the image corners
    rotated_coords = [
        (np.array([-image_w2,  image_h2]) * rot_mat_notranslate).A[0],
        (np.array([ image_w2,  image_h2]) * rot_mat_notranslate).A[0],
        (np.array([-image_w2, -image_h2]) * rot_mat_notranslate).A[0],
        (np.array([ image_w2, -image_h2]) * rot_mat_notranslate).A[0]
    ]

    # Find the size of the new image
    x_coords = [pt[0] for pt in rotated_coords]
    x_pos = [x for x in x_coords if x > 0]
    x_neg = [x for x in x_coords if x < 0]

    y_coords = [pt[1] for pt in rotated_coords]
    y_pos = [y for y in y_coords if y > 0]
    y_neg = [y for y in y_coords if y < 0]

    right_bound = max(x_pos)
    left_bound = min(x_neg)
    top_bound = max(y_pos)
    bot_bound = min(y_neg)

    new_w = int(abs(right_bound - left_bound))
    new_h = int(abs(top_bound - bot_bound))

    # We require a translation matrix to keep the image centred
    trans_mat = np.matrix([
        [1, 0, int(new_w * 0.5 - image_w2)],
        [0, 1, int(new_h * 0.5 - image_h2)],
        [0, 0, 1]
    ])

    # Compute the tranform for the combined rotation and translation
    affine_mat = (np.matrix(trans_mat) * np.matrix(rot_mat))[0:2, :]

    # Apply the transform
    result = cv2.warpAffine(
        image,
        affine_mat,
        (new_w, new_h),
        flags=cv2.INTER_LINEAR
    )

    return result


def largest_rotated_rect(w, h, angle):
    """
    Given a rectangle of size wxh that has been rotated by 'angle' (in
    radians), computes the width and height of the largest possible
    axis-aligned rectangle within the rotated rectangle.

    Original JS code by 'Andri' and Magnus Hoff from Stack Overflow

    Converted to Python by Aaron Snoswell
    """

    quadrant = int(math.floor(angle / (math.pi / 2))) & 3
    sign_alpha = angle if ((quadrant & 1) == 0) else math.pi - angle
    alpha = (sign_alpha % math.pi + math.pi) % math.pi

    bb_w = w * math.cos(alpha) + h * math.sin(alpha)
    bb_h = w * math.sin(alpha) + h * math.cos(alpha)

    gamma = math.atan2(bb_w, bb_w) if (w < h) else math.atan2(bb_w, bb_w)

    delta = math.pi - alpha - gamma

    length = h if (w < h) else w

    d = length * math.cos(alpha)
    a = d * math.sin(alpha) / math.sin(delta)

    y = a * math.cos(gamma)
    x = y * math.tan(gamma)

    return (
        bb_w - 2 * x,
        bb_h - 2 * y
    )


def crop_around_center(image, width, height):
    """
    Given a NumPy / OpenCV 2 image, crops it to the given width and height,
    around it's centre point
    """

    image_size = (image.shape[1], image.shape[0])
    image_center = (int(image_size[0] * 0.5), int(image_size[1] * 0.5))

    if(width > image_size[0]):
        width = image_size[0]

    if(height > image_size[1]):
        height = image_size[1]

    x1 = int(image_center[0] - width * 0.5)
    x2 = int(image_center[0] + width * 0.5)
    y1 = int(image_center[1] - height * 0.5)
    y2 = int(image_center[1] + height * 0.5)

    return image[y1:y2, x1:x2]


def demo():
    """
    Demos the largest_rotated_rect function
    """

    image = cv2.imread("lenna_rectangle.png")
    image_height, image_width = image.shape[0:2]

    cv2.imshow("Original Image", image)

    print "Press [enter] to begin the demo"
    print "Press [q] or Escape to quit"

    key = cv2.waitKey(0)
    if key == ord("q") or key == 27:
        exit()

    for i in np.arange(0, 360, 0.5):
        image_orig = np.copy(image)
        image_rotated = rotate_image(image, i)
        image_rotated_cropped = crop_around_center(
            image_rotated,
            *largest_rotated_rect(
                image_width,
                image_height,
                math.radians(i)
            )
        )

        key = cv2.waitKey(2)
        if(key == ord("q") or key == 27):
            exit()

        cv2.imshow("Original Image", image_orig)
        cv2.imshow("Rotated Image", image_rotated)
        cv2.imshow("Cropped Image", image_rotated_cropped)

    print "Done"


if __name__ == "__main__":
    demo()

간단하게 배치 이미지를 다음을 실행 위의 파일과 같은 디렉토리에 (이 정사각형이 아닌 이미지와 함께 작동하는지 보여립니다).

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훌륭한 작업을 축하합니다! OpenCV에서 C ++ 라이브러리와 함께 코드를 사용하고 싶었으므로 다음과 같은 변환을 수행했습니다. 이 접근 방식은 다른 사람들에게 도움이 될 수 있습니다.

#include <iostream>
#include <opencv.hpp>

#define PI 3.14159265359

using namespace std;

double degree_to_radian(double angle)
{
    return angle * PI / 180;
}

cv::Mat rotate_image (cv::Mat image, double angle)
{
    // Rotates an OpenCV 2 image about its centre by the given angle
    // (in radians). The returned image will be large enough to hold the entire
    // new image, with a black background

    cv::Size image_size = cv::Size(image.rows, image.cols);
    cv::Point image_center = cv::Point(image_size.height/2, image_size.width/2);

    // Convert the OpenCV 3x2 matrix to 3x3
    cv::Mat rot_mat = cv::getRotationMatrix2D(image_center, angle, 1.0);
    double row[3] = {0.0, 0.0, 1.0};
    cv::Mat new_row = cv::Mat(1, 3, rot_mat.type(), row);
    rot_mat.push_back(new_row);


    double slice_mat[2][2] = {
        {rot_mat.col(0).at<double>(0), rot_mat.col(1).at<double>(0)},
        {rot_mat.col(0).at<double>(1), rot_mat.col(1).at<double>(1)}
    };

    cv::Mat rot_mat_nontranslate = cv::Mat(2, 2, rot_mat.type(), slice_mat);

    double image_w2 = image_size.width * 0.5;
    double image_h2 = image_size.height * 0.5;

    // Obtain the rotated coordinates of the image corners
    std::vector<cv::Mat> rotated_coords;

    double image_dim_d_1[2] = { -image_h2, image_w2 };
    cv::Mat image_dim = cv::Mat(1, 2, rot_mat.type(), image_dim_d_1);
    rotated_coords.push_back(cv::Mat(image_dim * rot_mat_nontranslate));


    double image_dim_d_2[2] = { image_h2, image_w2 };
    image_dim = cv::Mat(1, 2, rot_mat.type(), image_dim_d_2);
    rotated_coords.push_back(cv::Mat(image_dim * rot_mat_nontranslate));


    double image_dim_d_3[2] = { -image_h2, -image_w2 };
    image_dim = cv::Mat(1, 2, rot_mat.type(), image_dim_d_3);
    rotated_coords.push_back(cv::Mat(image_dim * rot_mat_nontranslate));


    double image_dim_d_4[2] = { image_h2, -image_w2 };
    image_dim = cv::Mat(1, 2, rot_mat.type(), image_dim_d_4);
    rotated_coords.push_back(cv::Mat(image_dim * rot_mat_nontranslate));


    // Find the size of the new image
    vector<double> x_coords, x_pos, x_neg;
    for (int i = 0; i < rotated_coords.size(); i++)
    {
        double pt = rotated_coords[i].col(0).at<double>(0);
        x_coords.push_back(pt);
        if (pt > 0)
            x_pos.push_back(pt);
        else
            x_neg.push_back(pt);
    }

    vector<double> y_coords, y_pos, y_neg;
    for (int i = 0; i < rotated_coords.size(); i++)
    {
        double pt = rotated_coords[i].col(1).at<double>(0);
        y_coords.push_back(pt);
        if (pt > 0)
            y_pos.push_back(pt);
        else
            y_neg.push_back(pt);
    }


    double right_bound = *max_element(x_pos.begin(), x_pos.end());
    double left_bound = *min_element(x_neg.begin(), x_neg.end());
    double top_bound = *max_element(y_pos.begin(), y_pos.end());
    double bottom_bound = *min_element(y_neg.begin(), y_neg.end());

    int new_w = int(abs(right_bound - left_bound));
    int new_h = int(abs(top_bound - bottom_bound));

    // We require a translation matrix to keep the image centred
    double trans_mat[3][3] = {
        {1, 0, int(new_w * 0.5 - image_w2)},
        {0, 1, int(new_h * 0.5 - image_h2)},
        {0, 0, 1},
    };


    // Compute the transform for the combined rotation and translation
    cv::Mat aux_affine_mat = (cv::Mat(3, 3, rot_mat.type(), trans_mat) * rot_mat);
    cv::Mat affine_mat = cv::Mat(2, 3, rot_mat.type(), NULL);
    affine_mat.push_back(aux_affine_mat.row(0));
    affine_mat.push_back(aux_affine_mat.row(1));

    // Apply the transform
    cv::Mat output;
    cv::warpAffine(image, output, affine_mat, cv::Size(new_h, new_w), cv::INTER_LINEAR);

    return output;
}

cv::Size largest_rotated_rect(int h, int w, double angle)
{
    // Given a rectangle of size wxh that has been rotated by 'angle' (in
    // radians), computes the width and height of the largest possible
    // axis-aligned rectangle within the rotated rectangle.

    // Original JS code by 'Andri' and Magnus Hoff from Stack Overflow

    // Converted to Python by Aaron Snoswell (https://stackoverflow.com/questions/16702966/rotate-image-and-crop-out-black-borders)
    // Converted to C++ by Eliezer Bernart

    int quadrant = int(floor(angle/(PI/2))) & 3;
    double sign_alpha = ((quadrant & 1) == 0) ? angle : PI - angle;
    double alpha = fmod((fmod(sign_alpha, PI) + PI), PI);

    double bb_w = w * cos(alpha) + h * sin(alpha);
    double bb_h = w * sin(alpha) + h * cos(alpha);

    double gamma = w < h ? atan2(bb_w, bb_w) : atan2(bb_h, bb_h);

    double delta = PI - alpha - gamma;

    int length = w < h ? h : w;

    double d = length * cos(alpha);
    double a = d * sin(alpha) / sin(delta);
    double y = a * cos(gamma);
    double x = y * tan(gamma);

    return cv::Size(bb_w - 2 * x, bb_h - 2 * y);
}

// for those interested in the actual optimum - contributed by coproc
#include <algorithm>
cv::Size really_largest_rotated_rect(int h, int w, double angle)
{
  // Given a rectangle of size wxh that has been rotated by 'angle' (in
  // radians), computes the width and height of the largest possible
  // axis-aligned rectangle within the rotated rectangle.
  if (w <= 0 || h <= 0)
    return cv::Size(0,0);

  bool width_is_longer = w >= h;
  int side_long = w, side_short = h;
  if (!width_is_longer)
    std::swap(side_long, side_short);

  // since the solutions for angle, -angle and pi-angle are all the same,
  // it suffices to look at the first quadrant and the absolute values of sin,cos:
  double sin_a = fabs(math.sin(angle)), cos_a = fabs(math.cos(angle));
  double wr,hr;
  if (side_short <= 2.*sin_a*cos_a*side_long)
  {
    // half constrained case: two crop corners touch the longer side,
    // the other two corners are on the mid-line parallel to the longer line
    x = 0.5*side_short;
    wr = x/sin_a;
    hr = x/cos_a;
    if (!width_is_longer)
      std::swap(wr,hr);
  }
  else
  { 
    // fully constrained case: crop touches all 4 sides
    double cos_2a = cos_a*cos_a - sin_a*sin_a;
    wr = (w*cos_a - h*sin_a)/cos_2a;
    hr = (h*cos_a - w*sin_a)/cos_2a;
  }

  return cv::Size(wr,hr);
}

cv::Mat crop_around_center(cv::Mat image, int height, int width)
{
    // Given a OpenCV 2 image, crops it to the given width and height,
    // around it's centre point

    cv::Size image_size = cv::Size(image.rows, image.cols);
    cv::Point image_center = cv::Point(int(image_size.height * 0.5), int(image_size.width * 0.5));

    if (width > image_size.width)
        width = image_size.width;

    if (height > image_size.height)
        height = image_size.height;

    int x1 = int(image_center.x - width  * 0.5);
    int x2 = int(image_center.x + width  * 0.5);
    int y1 = int(image_center.y - height * 0.5);
    int y2 = int(image_center.y + height * 0.5);


    return image(cv::Rect(cv::Point(y1, x1), cv::Point(y2,x2)));
}

void demo(cv::Mat image)
{
    // Demos the largest_rotated_rect function
    int image_height = image.rows;
    int image_width = image.cols;

    for (float i = 0.0; i < 360.0; i+=0.5)
    {
        cv::Mat image_orig = image.clone();
        cv::Mat image_rotated = rotate_image(image, i);

        cv::Size largest_rect = largest_rotated_rect(image_height, image_width, degree_to_radian(i));
        // for those who trust math (added by coproc):
        cv::Size largest_rect2 = really_largest_rotated_rect(image_height, image_width, degree_to_radian(i));
        cout << "area1 = " << largest_rect.height * largest_rect.width << endl;
        cout << "area2 = " << largest_rect2.height * largest_rect2.width << endl;

        cv::Mat image_rotated_cropped = crop_around_center(
                    image_rotated,
                    largest_rect.height,
                    largest_rect.width
                    );

        cv::imshow("Original Image", image_orig);
        cv::imshow("Rotated Image", image_rotated);
        cv::imshow("Cropped image", image_rotated_cropped);

        if (char(cv::waitKey(15)) == 'q')
            break;
    }

}

int main (int argc, char* argv[])
{
    cv::Mat image = cv::imread(argv[1]);

    if (image.empty())
    {
        cout << "> The input image was not found." << endl;
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    cout << "Press [s] to begin or restart the demo" << endl;
    cout << "Press [q] to quit" << endl;

    while (true)
    {
        cv::imshow("Original Image", image);
        char opt = char(cv::waitKey(0));
        switch (opt) {
        case 's':
            demo(image);
            break;
        case 'q':
            return EXIT_SUCCESS;
        default:
            break;
        }
    }

    return EXIT_SUCCESS;
}

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TensorFlow에서 회전 및 자르기

개인적으로 TensorFlow에서이 기능이 필요했고 Aaron Snoswell에게 감사드립니다.이 기능을 구현할 수있었습니다.

def _rotate_and_crop(image, output_height, output_width, rotation_degree, do_crop):
    """Rotate the given image with the given rotation degree and crop for the black edges if necessary
    Args:
        image: A `Tensor` representing an image of arbitrary size.
        output_height: The height of the image after preprocessing.
        output_width: The width of the image after preprocessing.
        rotation_degree: The degree of rotation on the image.
        do_crop: Do cropping if it is True.
    Returns:
        A rotated image.
    """

    # Rotate the given image with the given rotation degree
    if rotation_degree != 0:
        image = tf.contrib.image.rotate(image, math.radians(rotation_degree), interpolation='BILINEAR')

        # Center crop to ommit black noise on the edges
        if do_crop == True:
            lrr_width, lrr_height = _largest_rotated_rect(output_height, output_width, math.radians(rotation_degree))
            resized_image = tf.image.central_crop(image, float(lrr_height)/output_height)    
            image = tf.image.resize_images(resized_image, [output_height, output_width], method=tf.image.ResizeMethod.BILINEAR, align_corners=False)

    return image

def _largest_rotated_rect(w, h, angle):
    """
    Given a rectangle of size wxh that has been rotated by 'angle' (in
    radians), computes the width and height of the largest possible
    axis-aligned rectangle within the rotated rectangle.
    Original JS code by 'Andri' and Magnus Hoff from Stack Overflow
    Converted to Python by Aaron Snoswell
    Source: http://stackoverflow.com/questions/16702966/rotate-image-and-crop-out-black-borders
    """

    quadrant = int(math.floor(angle / (math.pi / 2))) & 3
    sign_alpha = angle if ((quadrant & 1) == 0) else math.pi - angle
    alpha = (sign_alpha % math.pi + math.pi) % math.pi

    bb_w = w * math.cos(alpha) + h * math.sin(alpha)
    bb_h = w * math.sin(alpha) + h * math.cos(alpha)

    gamma = math.atan2(bb_w, bb_w) if (w < h) else math.atan2(bb_w, bb_w)

    delta = math.pi - alpha - gamma

    length = h if (w < h) else w

    d = length * math.cos(alpha)
    a = d * math.sin(alpha) / math.sin(delta)

    y = a * math.cos(gamma)
    x = y * math.tan(gamma)

    return (
        bb_w - 2 * x,
        bb_h - 2 * y
    )

TensorFlow에서 예제 및 시각화를 추가로 구현해야하는 경우이 저장소를 사용할 수 있습니다 . 이것이 다른 사람들에게 도움이되기를 바랍니다.

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뛰어난 imutils 라이브러리를 사용하는 간결함을위한 작은 업데이트입니다 .

def rotated_rect(w, h, angle):
    """
    Given a rectangle of size wxh that has been rotated by 'angle' (in
    radians), computes the width and height of the largest possible
    axis-aligned rectangle within the rotated rectangle.

    Original JS code by 'Andri' and Magnus Hoff from Stack Overflow

    Converted to Python by Aaron Snoswell
    """
    angle = math.radians(angle)
    quadrant = int(math.floor(angle / (math.pi / 2))) & 3
    sign_alpha = angle if ((quadrant & 1) == 0) else math.pi - angle
    alpha = (sign_alpha % math.pi + math.pi) % math.pi

    bb_w = w * math.cos(alpha) + h * math.sin(alpha)
    bb_h = w * math.sin(alpha) + h * math.cos(alpha)

    gamma = math.atan2(bb_w, bb_w) if (w < h) else math.atan2(bb_w, bb_w)

    delta = math.pi - alpha - gamma

    length = h if (w < h) else w

    d = length * math.cos(alpha)
    a = d * math.sin(alpha) / math.sin(delta)

    y = a * math.cos(gamma)
    x = y * math.tan(gamma)

    return (bb_w - 2 * x, bb_h - 2 * y)

def crop(img, w, h):
    x, y = int(img.shape[1] * .5), int(img.shape[0] * .5)

    return img[
        int(np.ceil(y - h * .5)) : int(np.floor(y + h * .5)),
        int(np.ceil(x - w * .5)) : int(np.floor(x + h * .5))
    ]

def rotate(img, angle):
    # rotate, crop and return original size
    (h, w) = img.shape[:2]
    img = imutils.rotate_bound(img, angle)
    img = crop(img, *rotated_rect(w, h, angle))
    img = cv2.resize(img,(w,h),interpolation=cv2.INTER_AREA)
    return img

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2013 년 5 월 27 일에 Coprox에서 제공 한 위의 가장 선호되는 솔루션에 대한 수정 : cosa = cosb 무한대가 마지막 두 줄이 될 때. 이전 if 선택자에 "또는 cosa equal cosb"를 추가하여 해결합니다.

추가 : 원래 회전되지 않은 nx 및 ny를 모르지만 회전 된 프레임 (또는 이미지) 만있는 경우 이것을 포함하는 상자를 찾고 (빈 = 단색 테두리를 제거하여이 작업을 수행합니다) 먼저 프로그램을 반대로 실행합니다. nx와 ny를 찾기위한 크기입니다. 이미지가 너무 작은 프레임으로 회전되어 측면을 따라 (팔각형 모양으로) 잘린 경우 먼저 전체 격리 프레임에 대한 x 및 y 확장을 찾습니다. 그러나 이는 회전되지 않은 종횡비를 유지하는 대신 결과가 정사각형이되는 약 45도 각도에서는 작동하지 않습니다. 나에게이 루틴은 최대 30도까지만 제대로 작동합니다.

여전히 훌륭한 루틴입니다! 그것은 천문학적 이미지 정렬에서 내 잔소리 문제를 해결했습니다.

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Coprox의 놀라운 작업에 영감을 받아 Coprox의 코드와 함께 완전한 솔루션을 형성하는 함수를 작성했습니다 (따라서 쉽게 복사 및 붙여 넣기하여 사용할 수 있음). 아래의 rotate_max_area 함수는 검은 색 경계없이 회전 된 이미지를 반환합니다.

def rotate_bound(image, angle):
    # CREDIT: https://www.pyimagesearch.com/2017/01/02/rotate-images-correctly-with-opencv-and-python/
    (h, w) = image.shape[:2]
    (cX, cY) = (w // 2, h // 2)
    M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0)
    cos = np.abs(M[0, 0])
    sin = np.abs(M[0, 1])
    nW = int((h * sin) + (w * cos))
    nH = int((h * cos) + (w * sin))
    M[0, 2] += (nW / 2) - cX
    M[1, 2] += (nH / 2) - cY
    return cv2.warpAffine(image, M, (nW, nH))


def rotate_max_area(image, angle):
    """ image: cv2 image matrix object
        angle: in degree
    """
    wr, hr = rotatedRectWithMaxArea(image.shape[1], image.shape[0],
                                    math.radians(angle))
    rotated = rotate_bound(image, angle)
    h, w, _ = rotated.shape
    y1 = h//2 - int(hr/2)
    y2 = y1 + int(hr)
    x1 = w//2 - int(wr/2)
    x2 = x1 + int(wr)
    return rotated[y1:y2, x1:x2]

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신속한 솔루션

그의 훌륭한 솔루션에 대해 coproc에게 감사드립니다. 다음은 신속한 코드입니다.

// Given a rectangle of size.width x size.height that has been rotated by 'angle' (in
// radians), computes the width and height of the largest possible
// axis-aligned rectangle (maximal area) within the rotated rectangle.
func rotatedRectWithMaxArea(size: CGSize, angle: CGFloat) -> CGSize {
    let w = size.width
    let h = size.height

    if(w <= 0 || h <= 0) {
        return CGSize.zero
    }

    let widthIsLonger = w >= h
    let (sideLong, sideShort) = widthIsLonger ? (w, h) : (w, h)

    // since the solutions for angle, -angle and 180-angle are all the same,
    // if suffices to look at the first quadrant and the absolute values of sin,cos:
    let (sinA, cosA) = (sin(angle), cos(angle))
    if(sideShort <= 2*sinA*cosA*sideLong || abs(sinA-cosA) < 1e-10) {
        // half constrained case: two crop corners touch the longer side,
        // the other two corners are on the mid-line parallel to the longer line
        let x = 0.5*sideShort
        let (wr, hr) = widthIsLonger ? (x/sinA, x/cosA) : (x/cosA, x/sinA)
        return CGSize(width: wr, height: hr)
    } else {
        // fully constrained case: crop touches all 4 sides
        let cos2A = cosA*cosA - sinA*sinA
        let (wr, hr) = ((w*cosA - h*sinA)/cos2A, (h*cosA - w*sinA)/cos2A)
        return CGSize(width: wr, height: hr)
    }
}

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아마도 더 간단한 해결책은 다음과 같습니다.

def crop_image(image, angle):
    h, w = image.shape
    tan_a = abs(np.tan(angle * np.pi / 180))
    b = int(tan_a / (1 - tan_a ** 2) * (h - w * tan_a))
    d = int(tan_a / (1 - tan_a ** 2) * (w - h * tan_a))
    return image[d:h - d, b:w - b]

많은 사람들이했던 것처럼 회전 된 사각형의 높이와 너비를 계산하는 대신 이미지를 회전 할 때 형성되는 검은 색 삼각형의 높이를 찾는 것으로 충분합니다.

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PIL이라는 다른 모듈을 사용하는이 문제를 쉽게 처리 할 수있는 방법이 있습니다 (opencv를 사용하지 않아도 괜찮은 경우에만 유용함).

아래 코드는 정확히 동일하며 검은 색 픽셀을 얻지 않도록 모든 이미지를 회전합니다.

from PIL import Image

def array_to_img(x, scale=True):
    x = x.transpose(1, 2, 0) 
    if scale:
        x += max(-np.min(x), 0)
        x /= np.max(x)
        x *= 255
    if x.shape[2] == 3:
        return Image.fromarray(x.astype("uint8"), "RGB")
    else:
        return Image.fromarray(x[:,:,0].astype("uint8"), "L")



def img_to_array(img):
    x = np.asarray(img, dtype='float32')
    if len(x.shape)==3:
        # RGB: height, width, channel -> channel, height, width
        x = x.transpose(2, 0, 1)
    else:
        # grayscale: height, width -> channel, height, width
        x = x.reshape((1, x.shape[0], x.shape[1]))
    return x



if __name__ == "__main__":
    # Calls a function to convert image to array
    image_array = img_to_array(image_name)
    # Calls the function to rotate the image by given angle
    rotated_image =  array_to_img(random_rotation(image_array, rotation_angle))

    # give the location where you want to store the image
    rotated_image_name=<location_of_the_image_>+'roarted_image.png'
    # Saves the image in the mentioned location
    rotated_image.save(rotated_image_name)

참조 URL : https://stackoverflow.com/questions/16702966/rotate-image-and-crop-out-black-borders