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- 1. 翻转
- 1.1 fliplr
- 1.2 fliplr
- 1.3 flipud
- 2. 滚动
- 2.1 roll
- 2.2 rot90
1. 翻转
1.1 fliplr
numpy.flip： 沿指定轴翻转数组元素顺序，返回视图，共享原数组内存。
函数定义：
def flip(m, axis=None)
参数说明：
m：输入的数组（支持任意维度）。axis：指定翻转的轴（整数或元组）。若为None，则默认翻转所有轴。
示例 1 ，翻转一维数组：
import numpy as np# 一维数组
arr_1d = np.array([1, 2, 3])
flipped_1d = np.flip(arr_1d)
print(flipped_1d) # [3 2 1]
# 输出：
# [3 2 1]
一维数组只有一个 0 轴，没有指定 axis 参数时（None）也就是沿着 0 轴进行翻转，很容易理解，就是掉了个头：
二维数组有 0 轴和 1 轴，没有指定 axis 参数时，需要依次沿着所有的轴进行翻转：
- 首先是
0轴，当前维度的元素是行，需要翻转所有行。 - 接着是
1轴，当前维度的元素是列，需要翻转所有列。
示例 2 ，翻转二维数组：
# 二维数组
arr_2d = np.array([[1, 2],[3, 4]])
flipped_2d = np.flip(arr_2d)
print(flipped_2d)
# 输出：
# [[4 3]
# [2 1]]# 中间过程：O 轴
# [[3 4]
# [1 2]]
三维数组有 0 、 1 、 2 轴，也是按照同样的规则翻转：
示例 3 ，翻转三维数组：
# 三维数组
arr_3d = np.arange(8).reshape(2, 2, 2)
print(arr_3d)
# 输出：
# [[[0 1]
# [2 3]]
#
# [[4 5]
# [6 7]]]
flipped = np.flip(arr_3d)
print(flipped)
# 输出：
# [[[7 6]
# [5 4]]
#
# [[3 2]
# [1 0]]]# 中间过程：O 轴
# [[[4 5]
# [6 7]]
#
# [[0 1]
# [2 3]]]# 中间过程：1 轴
# [[[6 7]
# [4 5]]
#
# [[2 3]
# [0 1]]]
axis 是可选参数，用于指定翻转的维度，默认为 None（反转所有轴），可以是整数或元组类型。
示例 4 ，指定在一个轴上翻转：
# 二维数组
arr_2d = np.array([[1, 2],[3, 4]])
flipped_2d = np.flip(arr_2d, axis=1) # 列
print(flipped_2d)
# 输出：
# [[2 1]
# [4 3]]# 三维数组
arr_3d = np.arange(8).reshape(2, 2, 2)
print(arr_3d)
# 输出：
# [[[0 1]
# [2 3]]
#
# [[4 5]
# [6 7]]]
flipped = np.flip(arr_3d, axis=1) # 行
print(flipped)
# 输出：
# [[[2 3]
# [0 1]]
#
# [[6 7]
# [4 5]]]
示例 5 ，指定在两个轴上翻转：
# 三维数组
arr_3d = np.arange(8).reshape(2, 2, 2)
print(arr_3d)
# 输出：
# [[[0 1]
# [2 3]]
#
# [[4 5]
# [6 7]]]
flipped = np.flip(arr_3d, axis=(0, 1)) # 层、行
print(flipped)
# 输出：
# [[[6 7]
# [4 5]]
#
# [[2 3]
# [0 1]]]# 中间过程：O 轴
# [[[4 5]
# [6 7]]
#
# [[0 1]
# [2 3]]]
在计算机视觉中，就可以使用翻转函数实现翻转图像：
完整代码如下：
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
import platform# 跨平台字体配置方案
def config_chinese_font():"""自动适配不同操作系统的中文字体配置"""system = platform.system()# 候选字体列表（按优先级排序）font_candidates = {'Windows': ['Microsoft YaHei', 'SimHei'], # 微软雅黑/黑体'Darwin': ['Arial Unicode MS', 'Songti SC'], # MacOS字体'Linux': ['WenQuanYi Zen Hei'] # 文泉驿字体}# 根据系统类型选择候选字体fonts = font_candidates.get(system, ['sans-serif'])try:# 自动检测已安装字体available_fonts = [f.name for f in fm.fontManager.ttflist]valid_fonts = [f for f in fonts if f in available_fonts]if valid_fonts:plt.rcParams['font.sans-serif'] = valid_fontsprint(f"已设置中文字体: {valid_fonts[0]}")else:raise RuntimeError("未找到中文字体")except Exception as e:print(f"字体自动配置失败: {str(e)}, 将使用默认字体")plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题def load_image(path):"""加载图像文件并转换颜色空间"""image = cv2.imread(path)if image is None:raise FileNotFoundError(f"图像文件 {path} 未找到")return cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)def plot_images(images, titles):"""可视化图像（自动处理中文标题）"""plt.figure(figsize=(15, 5))for i, (img, title) in enumerate(zip(images, titles)):plt.subplot(1, 3, i + 1)plt.imshow(img)plt.title(title, fontsize=12) # 使用已配置的字体plt.axis('off')plt.tight_layout()plt.show()def main(image_path):# 初始化字体配置config_chinese_font()# 加载并处理图像try:original = load_image(image_path)print(f"成功加载图像: {original.shape} (HxWxC)")# 随机水平翻转 (50%概率)if np.random.rand() > 0.5:h_flip = np.flip(original, axis=1)flip_type = "水平翻转"else:h_flip = original.copy()flip_type = "原始图像"# 组合翻转combined_flip = np.flip(h_flip, axis=(0, 1))# 可视化结果plot_images([original, h_flip, combined_flip],["原始图像", flip_type, "组合翻转 (180度)"])except Exception as e:print(f"处理失败: {str(e)}")if __name__ == "__main__":# 使用实际图片路径main("QQ20250416-144551.jpg") # 替换为您的图片路径
1.2 fliplr
numpy.fliplr()：沿水平方向（列方向，即 axis=1）左右翻转二维及以上数组的元素（返回原数组的视图）。
函数定义：
def fliplr(m)
参数说明：
m：输入数组，必须至少是二维的。
等价操作：
m[:, ::-1]：通过切片语法直接反转列顺序。np.flip(m, axis=1)：使用更通用的flip函数指定轴。
示例 1 ，翻转一维数组会报错：
A = np.array([1, 2, 3,4, 5, 6])
B = np.fliplr(A) # ValueError: Input must be >= 2-d.
示例 2 ，对于二维数组，相当于镜像翻转每一行：
A = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])B = np.fliplr(A)
print(B)
# 输出：
# [[3 2 1]
# [6 5 4]]
示例 3 ，对高维数组（如三维），仅在第二个轴（列方向）翻转，其他维度保持不变：
C = np.arange(12).reshape(2, 3, 2) # 形状 (2,3,2)
D = np.fliplr(C)print("原数组 C:\n", C)
print("翻转后 D:\n", D)
# 输出：
# C: [[[ 0 1], [ 2 3], [ 4 5]],
# [[ 6 7], [ 8 9], [10 11]]]
# D: [[[ 4 5], [ 2 3], [ 0 1]],
# [[10 11], [ 8 9], [ 6 7]]]
1.3 flipud
numpy.flipud()：沿垂直方向（行方向，即 axis=0）上下翻转数组的元素（返回原数组的视图）。
函数定义：
def flipud(m)
参数说明：
m：输入数组，必须至少是一维的。
等价操作：
m[::-1, ...]：通过切片语法直接反转列顺序。np.flip(m, axis=0)：使用更通用的flip函数指定轴。
示例 1 ，一维数组翻转：
arr_1d = np.array([1, 2, 3])
reversed_arr = np.flipud(arr_1d)
print(reversed_arr) # 输出：[3 2 1]
示例 2 ，二维数组翻转：
import numpy as npA = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])B = np.flipud(A)
print(B)
# 输出：
# [[4 5 6]
# [1 2 3]]
示例 3 ，三维数组翻转：
C = np.arange(12).reshape(3, 2, 2) # 形状 (3,2,2)
D = np.flipud(C)print("原数组 C:\n", C)
print("翻转后 D:\n", D)
# 输出：
# C: [[[0 1], [2 3]],
# [[4 5], [6 7]],
# [[8 9], [10 11]]]
# D: [[[8 9], [10 11]],
# [[4 5], [6 7]],
# [[0 1], [2 3]]]
2. 滚动
2.1 roll
numpy.roll()：沿指定轴循环滚动数组元素（返回新数组）。
函数定义：
numpy.roll(a, shift, axis=None)
参数说明：
a：输入数组。shift：移动的步数。正数表示向轴的正方向（如右/下）移动，负数则反向。若为元组，需与axis参数一一对应。axis：指定沿哪个轴滚动。默认为None，此时数组被展平后滚动，再恢复原形状。
注意事项：
- 元素在滚动时不会丢失，末尾元素从开头重新出现，实现“循环移位”。
- 可同时沿多个轴滚动，每个轴独立操作。
- 返回新数组，不影响原数组。
示例 1 ，一维数组滚动：
x = np.arange(10) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print(np.roll(x, 2)) # 输出：[8 9 0 1 2 3 4 5 6 7]（右移2步）
print(np.roll(x, -2)) # 输出：[2 3 4 5 6 7 8 9 0 1]（左移2步）
示例 2 ，二维数组滚动：
x2 = np.reshape(x, (2, 5)) # [[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]
print(np.roll(x2, 1, axis=0))
# 输出：
# [[5 6 7 8 9]
# [0 1 2 3 4]]
示例 3 ，三维数组滚动：
print(np.roll(x2, 1, axis=1))
# 输出：
# [[4 0 1 2 3]
# [9 5 6 7 8]]
示例 4 ，多轴同时滚动：
print(np.roll(x2, (1, -1), axis=(0, 1)))
# 输出：
# [[9 5 6 7 8]
# [4 0 1 2 3]]
2.2 rot90
numpy.rot90()：沿指定轴循环滚动数组元素（返回新数组）。
函数定义：
numpy.roll(a, shift, axis=None)
参数说明：
a：输入数组。shift：移动的步数。正数表示向轴的正方向（如右/下）移动，负数则反向。若为元组，需与axis参数一一对应。axis：指定沿哪个轴滚动。默认为None，此时数组被展平后滚动，再恢复原形状。
注意事项：
- 元素在滚动时不会丢失，末尾元素从开头重新出现，实现“循环移位”。
- 可同时沿多个轴滚动，每个轴独立操作。
- 返回新数组，不影响原数组。
示例 1 ，一维数组滚动：
x = np.arange(10) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print(np.roll(x, 2)) # 输出：[8 9 0 1 2 3 4 5 6 7]（右移2步）
print(np.roll(x, -2)) # 输出：[2 3 4 5 6 7 8 9 0 1]（左移2步）
示例 2 ，二维数组滚动：
x2 = np.reshape(x, (2, 5)) # [[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]
print(np.roll(x2, 1, axis=0))
# 输出：
# [[5 6 7 8 9]
# [0 1 2 3 4]]
示例 3 ，三维数组滚动：
print(np.roll(x2, 1, axis=1))
# 输出：
# [[4 0 1 2 3]
# [9 5 6 7 8]]
示例 4 ，多轴同时滚动：
print(np.roll(x2, (1, -1), axis=(0, 1)))
# 输出：
# [[9 5 6 7 8]
# [4 0 1 2 3]]