为多维NumPy阵列旋转90度的图像

Question

我有一个形状（7,4,100,100）的numpy阵列，这意味着我有7个深度为4的100x100的图像。我想旋转90度的这些图像。 我曾尝试：

rotated= numpy.rot90(array, 1) 

但是它改变了阵列的形状（4,7,100,100），其是不希望的。任何解决方案？

Answer 1

而不使用np.rot90在沿顺时针方向旋转。将交换的最后两个轴，然后翻转最后一个的一种解决方案 -

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

对于逆时针旋转，翻转的倒数第二个轴 -

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

随着np.rot90，逆时针旋转将是 -

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

采样运行 -

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，对于由90度或它的整数倍旋转，numpy.dot或swapping axes基于那些在性能方面也更显得不错重要的是不要执行任何会改变值的插值，否则就像Scipy基于旋转的函数所做的那样。

Answer 2

另一种选择

你可以使用scipy.ndimage.rotate，我认为这是比numpy.rot90

例如更加有用，

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（带内插当心）

如果你注意旋转的图像，你会在左边看到一个黑色边框，这是因为Scipy使用插值。所以，实际上图像已经改变了。但是，如果这对您来说是个问题，则有许多选项可以删除黑色边框。

请参阅post。