前言:因为项目能够处理的IR图像是人脸正的图像,但是数据给的图像是头朝左的横向图片,因此要做旋转操作(项目需要的是顺时针旋转90度),才能使头像图片为正,本来想找opencv的实现,但是没找到方法,晚上回到家大概花了五分钟画了个图,很快就写出了转化方法,为了记录方法,就有了此篇文章。
先贴出手稿图片(顺时针旋转90度),留作纪念。16位灰度图是用2字节表示一个像素,所以把两个字节看做一个整体是关键,简化算法复杂度。
以下是旋转方法。
一、 16位无符号小端/大端灰度图数据顺时针旋转90度
public static byte[] grayImage16BitRotate90Clockwise(byte[] data, int w, int h) {
byte[] targetData = null;
if (data == null || data.length <= 0 || w <= 0 || h <= 0) {
return targetData;
}
targetData = new byte[data.length];
int ti = 0;
for (int j = 0; j < w; j++) {
for (int i = h - 1; i >= 0; i--) {
int dataIndex = i*w*2 + (j*2);
// 和输入数据的大小端保持一致,若要改成相反的端,则以下两个数据的值互换即可
targetData[ti] = data[dataIndex];
targetData[ti + 1] = data[dataIndex + 1];
ti += 2;
}
}
return targetData;
}
二、 16位无符号小端/大端灰度图数据顺时针旋转180度
public static byte[] grayImage16BitRotate180Clockwise(byte[] data, int w, int h) {
byte[] targetData = null;
if (data == null || data.length <= 0 || w <= 0 || h <= 0) {
return targetData;
}
targetData = new byte[data.length];
int ti = 0;
for (int i = h - 1; i >= 0; i--) {
for (int j = w - 1; j >= 0; j--) {
int dataIndex = i*w*2 + (j*2);
// 和输入数据的大小端保持一致,若要改成相反的端,则以下两个数据的值互换即可
targetData[ti] = data[dataIndex];
targetData[ti + 1] = data[dataIndex + 1];
ti += 2;
}
}
return targetData;
}
三、 16位无符号小端/大端灰度图数据逆时针旋转90度
public static byte[] grayImage16BitRotate90CounterClockwise(byte[] data, int w, int h)
{
byte[] targetData = null;
if (data == null || data.length <= 0 || w <= 0 || h <= 0) {
return targetData;
}
targetData = new byte[data.length];
int ti = 0;
for (int j = w - 1; j >= 0; j--) {
for (int i = 0; i < h; i++) {
int dataIndex = i*w*2 + (j*2);
// 和输入数据的大小端保持一致,若要改成相反的端,则以下两个数据的值互换即可
targetData[ti] = data[dataIndex];
targetData[ti + 1] = data[dataIndex + 1];
ti += 2;
}
}
return targetData;
}
以上方法亲测过输入参数为小端,返回值为小端/大端是没有问题的。



