scipy.ndimage.interpolation.rotate后旋转图像坐标？

Question

对于从FITS文件中读取的图像，我有一个numpy数组。我用scipy.ndimage.interpolation.rotate把它旋转了N度。然后我想找出原始非旋转帧中的某个点(x，y)在旋转图像中的位置--也就是说，旋转的帧坐标(x'，y')是多少？

这应该是一个非常简单的旋转矩阵问题，但是如果我做了通常的基于数学或编程的旋转方程，新的(x'，y')就不会在原来的地方结束。我怀疑这与需要一个平移矩阵有关，因为枕叶旋转函数是基于原点(0,0)而不是图像阵列的实际中心。

有人能告诉我如何得到旋转的框架(x'，y')吗？举个例子，你可以用

from scipy import misc
from scipy.ndimage import rotate
data_orig = misc.face()
data_rot = rotate(data_orig,66) # data array
x0,y0 = 580,300 # left eye; (xrot,yrot) should point there

P.S.以下两个相关问题的回答对我没有帮助：

• Find new coordinates of a point after rotation
• New coordinates after image rotation using scipy.ndimage.rotate

Answer 1

像通常的旋转，一个人需要转换到原点，然后旋转，然后再转换回来。在这里，我们可以把图像的中心作为起源。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import misc
from scipy.ndimage import rotate

data_orig = misc.face()
x0,y0 = 580,300 # left eye; (xrot,yrot) should point there

def rot(image, xy, angle):
    im_rot = rotate(image,angle) 
    org_center = (np.array(image.shape[:2][::-1])-1)/2.
    rot_center = (np.array(im_rot.shape[:2][::-1])-1)/2.
    org = xy-org_center
    a = np.deg2rad(angle)
    new = np.array([org[0]*np.cos(a) + org[1]*np.sin(a),
            -org[0]*np.sin(a) + org[1]*np.cos(a) ])
    return im_rot, new+rot_center


fig,axes = plt.subplots(2,2)

axes[0,0].imshow(data_orig)
axes[0,0].scatter(x0,y0,c="r" )
axes[0,0].set_title("original")

for i, angle in enumerate([66,-32,90]):
    data_rot, (x1,y1) = rot(data_orig, np.array([x0,y0]), angle)
    axes.flatten()[i+1].imshow(data_rot)
    axes.flatten()[i+1].scatter(x1,y1,c="r" )
    axes.flatten()[i+1].set_title("Rotation: {}deg".format(angle))

plt.show()

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