Gedrehtes Bild sieht aus, als ob es Pixel fehlen

Question

Ich spielte mit PIL und Transformationsmatrizen herum, um zu verstehen, was hinter der einfachen 2D-Bildbearbeitung steckt.

In meinem Versuch, ein Bild als „low level“ wie möglich zu drehen (das heißt, keine rotate(degrees) Funktion verwenden, aber das tut Mathe) habe ich beschlossen, eine Drehung im Uhrzeigersinn Matrix jedes Pixel des Bildes zu drehen, mit:

Die Drehung ging gut, aber das Bild sieht jetzt aus, als ob es einige Pixel fehlt.

Originalbild auf einem 435x353 schwarzen Hintergrund gemalt:

Rotated 45 ° im Uhrzeigersinn und um 300 Pixel nach rechts verschoben:

Seltsamer, das Problem tritt nicht auf, wenn das Bild um 90 ° im Uhrzeigersinn gedreht wird (und um 400 px nach rechts verschoben wird):

Was könnte das verursachen? Die Verwendung von Image.Image.rotate funktioniert gut, also denke ich, dass das Problem in meinem Code liegt. Es ist erwähnenswert, dass das Originalbild einen transparenten Hintergrund hat, der beim Hochladen in die Komprimierung verloren ging. Allerdings habe ich die gleiche Operation für ein JPEG-Bild (nicht transparent) gemacht und das Ergebnis war das gleiche.

-Code verwendet, um die Drehung zu tun:

import Image, ImageDraw 
from scipy import misc 
import math 

WHITE = (255,255,255) 
BLACK = (0,0,0) 
W, H = 435, 353 
im = Image.new('RGBA', (W, H), BLACK) 
draw = ImageDraw.Draw(im) 
bitmap = misc.imread('Image.png') 

def affine_t(x, y, a, b, c, d, e, f): 
    """Returns ((a, b), (c, d))*((x), (y)) + ((e), (f)).""" 
    return a*x + b*y + e, c*x + d*y + f 

def crotate(x, y, r): 
    """Rotate (x, y) clockwise by r radians.""" 
    # And move 300 px to the right for this example 
    return affine_t(
     x, y, math.cos(-r), math.sin(-r), -math.sin(-r), math.cos(-r), 300, 0 
    ) 

x, y = 0, 0 
angle = math.pi/4 
for row in bitmap: 
    for pt in row: 
     draw.point([crotate(x, y, angle),],fill=tuple(pt)) 
     x+= 1 
    x = 0 
    y += 1 

im.save('out.png') 

Answer 1

Für jedes Zielpixel müssen Sie die Quellpixel, aber nicht die umgekehrt berechnen. Aufgrund von Rundungen haben Sie mehrere Quellpixel im selben Zielpixel abgebildet. Deshalb können Sie keine gute 45 ° -Drehung ohne Interpolation erreichen. Mein Vorschlag ist eigentlich eine Interpolation der nächsten Nachbarn.