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假设这X是numpy.ndarray一个包含一组彩色图像的张量。例如，X的形状是(100, 3, 32, 32); 即，我们有 100 个 32x32 rgb 图像（例如 CIFAR 数据集提供的图像）。

我想旋转图像X，我发现这可以使用 scipy 的scipy.ndimage.interpolation.rotate函数来完成。

但是，我每次只能对单个图像和单个颜色通道正确执行此操作，而我想一次将该功能应用于所有图像和所有颜色通道。

我尝试过并且到目前为止有效的方法如下：

import scipy.ndimage.interpolation

image = X[0,0,:,:]
rotated_image = scipy.ndimage.interpolation.rotate(input=image, angle=45, reshape=False)

但我想做的，可能看起来像这样

X_rot = scipy.ndimage.interpolation.rotate(input=X, angle=45, reshape=False)

不起作用。

有没有办法申请scipy.ndimage.interpolation.rotate像 numpy.ndarray 张量这样的一批图像X？

无论如何，有没有更好的方法来有效地旋转一批图像（存储在 a 中numpy.ndarray）？

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如果你想要单线，

import scipy.ndimage.interpolation as intrp

rotated_imgs = [intrp.rotate(input=img, angle=45, reshape=False) for img in X]

假设您的 X 具有更标准的形状(n_images, w, h, color_channels)。

如果您想掌握矩阵，我建议您使用 生成旋转矩阵cv2.getRotationMatrix2D，沿第一个轴复制/堆叠它，然后将其应用于您的X，但如果没有 ，它会变得复杂cv2.warpAffine，它需要单个图像作为输入.

于 2022-02-08T11:56:22.217 回答