python将多张二维切片图片绕中心轴旋转堆叠

以下是Python代码示例，可以将多张二维切片图片绕中心轴旋转堆叠：

import numpy as np
import cv2

def rotate_image(image, angle):
    """
    旋转图像
    :param image: 原始图像
    :param angle: 旋转角度
    :return: 旋转后的图像
    """
    (h, w) = image.shape[:2]
    (cX, cY) = (w // 2, h // 2)

    M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0)
    cos = np.abs(M[0, 0])
    sin = np.abs(M[0, 1])

    nW = int((h * sin) + (w * cos))
    nH = int((h * cos) + (w * sin))

    M[0, 2] += (nW / 2) - cX
    M[1, 2] += (nH / 2) - cY

    return cv2.warpAffine(image, M, (nW, nH))

def stack_slices(slices, angle_step):
    """
    将多张切片图像绕中心轴旋转堆叠
    :param slices: 切片图像列表
    :param angle_step: 旋转角度步长
    :return: 堆叠后的图像
    """
    # 图像高度、宽度
    h, w = slices[0].shape[:2]
    # 堆叠图像大小
    stack_h = int(np.sqrt(h ** 2 + w ** 2) * len(slices))
    stack_w = int(stack_h * 2)
    # 堆叠图像
    stack_img = np.zeros((stack_h, stack_w), dtype=np.uint8)
    # 中心点
    center_x, center_y = int(stack_w / 2), int(stack_h / 2)
    # 旋转角度
    angle = 0
    for slice in slices:
        # 旋转切片图像
        rotated_slice = rotate_image(slice, angle)
        # 堆叠切片图像
        slice_h, slice_w = rotated_slice.shape[:2]
        start_x, start_y = center_x - int(slice_w / 2), center_y - int(slice_h / 2)
        stack_img[start_y:start_y+slice_h, start_x:start_x+slice_w] = rotated_slice
        # 更新旋转角度
        angle += angle_step
    return stack_img

使用示例：

# 读取切片图像
slice1 = cv2.imread('slice1.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
slice2 = cv2.imread('slice2.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
slice3 = cv2.imread('slice3.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 将切片图像堆叠
stack_img = stack_slices([slice1, slice2, slice3], 10)
# 显示堆叠后的图像
cv2.imshow('Stacked Image', stack_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`slice1.png`、`slice2.png`、`slice3.png`是三张切片图像，可以根据实际情况替换为自己的图像文件名。`angle_step`表示旋转角度步长，可以根据实际需要进行调整。运行结果如下图所示：