Поворот на 90°
Разбор задачи обработки изображений. N = H × W — число пикселей. Сложность включает чтение и запись изображения.
Как к ней подойти
Научитесь читать изображение как массив пикселей и проверять результат преобразования.
Изображение в OpenCV - массив пикселей, а порядок цветовых каналов при чтении обычно BGR. Операции могут менять размер, тип данных и число каналов; проверьте все три свойства перед сохранением результата.
cv2.rotate переставляет пиксели при повороте на 90 градусов без интерполяции. Ширина и высота меняются местами.
Проверьте перед запуском
- OpenCV читает цветные изображения в порядке BGR, а Pillow — RGB.
- Сохраните результат в output.png; печать массива в консоль не заменяет изображение.
- Проверка использует фиксированные тестовые картинки, а не загруженный вами пример.
Сравните свой подход
Ниже - готовое решение, другой способ, если он есть, и важные детали проверки.
Ваше принятое решение
Рекомендуемое решение: Обработка массива без циклов Python
cv2.rotate переставляет пиксели при повороте на 90 градусов без интерполяции. Ширина и высота меняются местами.
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('input.png')
result = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
cv2.imwrite('output.png', result)
Время: O(N) при фиксированных параметрах фильтра. Память: O(N), включая исходное и результирующее изображение.
Другой способ: Поворот массива NumPy
np.rot90 с k=-1 поворачивает массив по часовой стрелке. copy создаёт непрерывный буфер перед записью PNG.
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('input.png')
result = np.rot90(image, k=-1).copy()
cv2.imwrite('output.png', result)
Время: O(N). Память: O(N), включая копии массивов.