python: skimage.transform.AffineTransform旋转中心

Question

我正在尝试使用python中的skimage来旋转一个图像，在opencv，看来我能做到中。

cv.GetRotationMatrix2D(center, angle, scale, mapMatrix) 

其中，中心是源图像中旋转的中心。

在skimage中，相应的转换似乎是skimage.transform.AffineTransform。

skimage.transform.AffineTransform(matrix=None, scale=None, rotation=None, shear=None, translation=None)

但我不能确定旋转的中心.这里是否有定义旋转中心的方法(或者还有另一种skimage方法？)

我查过网页和手册，到目前为止什么都没找到.

Answer 1

通过组合以下转换，目前可以做到这一点：

1. 移动图像，使中心在原点附近。
2. N度旋转
3. 把图像移回来

但是，一个参数会使这件事变得更容易！请您在GitHub上提出一个问题，以便我们能够实现这一点吗？

与此同时，守则：

from skimage import data
from skimage import transform
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

image = data.chelsea()

shift_y, shift_x = np.array(image.shape[:2]) / 2.
tf_rotate = transform.SimilarityTransform(rotation=np.deg2rad(30))
tf_shift = transform.SimilarityTransform(translation=[-shift_x, -shift_y])
tf_shift_inv = transform.SimilarityTransform(translation=[shift_x, shift_y])

image_rotated = transform.warp(image, (tf_shift + (tf_rotate + tf_shift_inv)).inverse)

plt.imshow(image_rotated)
plt.show()

Answer 2

Stefan的答案中的图像中心似乎不正确，这是他的代码的修正版本

from skimage import transform
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

image = np.zeros([21, 21])
image[10,:] = 1
image[10,10] = 5
image[7, 10] = 1

shift_y, shift_x = (np.array(image.shape)-1) / 2.
tf_rotate = transform.SimilarityTransform(rotation=np.deg2rad(60))
tf_shift = transform.SimilarityTransform(translation=[-shift_x, -shift_y])
tf_shift_inv = transform.SimilarityTransform(translation=[shift_x, shift_y])
image_rotated = transform.warp(image, (tf_shift + (tf_rotate + tf_shift_inv)).inverse, order = 3)


plt.subplot(121)
plt.imshow(image)
plt.subplot(122)
plt.imshow(image_rotated)
plt.show()

print "original image maximum at: ", np.unravel_index(np.argmax(image), image.shape)
print "rotated image maximum at : ", np.unravel_index(np.argmax(image_rotated), image_rotated.shape)

原始图像最大值在：(10，10)旋转图像最大值在：(10，10)