如何旋转一个3D数组？

Question

目前，如果我想比较狗狗每只爪子下面的压力，我只比较每个脚趾下面的压力。但我想尝试比较整个爪子下面的压力。

为了做到这一点，我需要旋转爪子，让脚趾更好地重叠。因为通常情况下，左右爪子会稍微向外旋转，所以不能简单地把一只爪子叠在另一只上面。因此，我想把爪子旋转到同样的方向。

现在，我通过查看中间的两个脚趾和后面的一个脚趾来计算旋转角度，使用脚趾检测，然后计算黄色线（绿色和红色脚趾之间的轴）和绿色线（中性轴）之间的角度。

现在我想围绕后脚趾旋转这个数组，使得黄色线和绿色线对齐。但我该怎么做呢？

需要注意的是，虽然这个图像只是二维的（仅显示每个传感器的最大值），我想在一个三维数组上进行计算（平均为10x10x50）。另外，我的角度计算有个缺点，就是对脚趾检测非常敏感，所以如果有人有更数学上正确的计算方法，我非常乐意听取。

我看到过一项关于人类压力测量的研究，他们使用了局部几何惯性轴的方法，这种方法至少是非常可靠的。但这仍然无法帮助我解释如何旋转这个数组！

如果有人想尝试一下，这里有一个文件，里面包含了每只爪子的压力数据的所有切片数组。为了澄清一下：walk_sliced_data是一个字典，包含['ser_3', 'ser_2', 'sel_1', 'sel_2', 'ser_1', 'sel_3']，这些是测量的名称。每个测量包含另一个字典，[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]（来自'sel_1'的示例），这些代表提取的冲击数据。

Answer 1

你为什么要这样做呢？为什么不直接把整个区域整合起来比较呢？这样的话，你可以得到一个力的大小，然后直接比较这些数值，这样会简单很多。

如果你需要比较不同的区域（所以你需要对齐它们），那么可以尝试提取特征和对齐。不过，如果压力图不太相似的话（比如说，有人一只脚没怎么用力），这样的方法可能就不太管用了。

我想你可以让事情变得很复杂，但听起来你其实只是想计算力的大小，对吧？

顺便说一下，如果这些图像相似的话，你可以用一个简单的相关性测试来找到最佳的角度和位置。

要做到这一点，你只需要计算这两幅不同图像在不同位置和旋转下的相关性。

Answer 2

使用Python图像库，你可以通过以下方式来旋转一个数组：

array(Image.fromarray(<data>).rotate(<angle>, resample=Image.BICUBIC))

接下来，你可以对3D数组的不同层进行循环。

如果你的第一维是层，那么array[<layer>]会返回一个2D层，这样：

for x in range(<amount of layers>):
    layer = <array>[i]
    <array>[i] = (Image.fromarray(layer).rotate(<angle>, resample=Image.BICUBIC))

这是@IvoFlipse的结果，里面有一段对话建议：

• 把这个数组放进一个更大的数组里，以解决背景变暗的问题。
• 考虑重新采样，可能先缩放一下数组。
• 把后面的脚趾移动到中间，这样你就可以围绕这个点旋转了。
• 通过找到边界并把它们重新放置到15x15的大小，可以确定一个更小的图像。