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Jupyter Notebook实战：图片旋转判断模型交互式教程

1. 引言

1.1 图片旋转判断的业务需求

在实际图像处理场景中，图片的方向问题是一个常见但不可忽视的技术挑战。例如，在文档扫描、OCR识别、医疗影像分析或移动端拍照上传等应用中，用户上传的图片可能以任意角度拍摄——横向、倒置、倾斜等。若不进行预处理校正，将直接影响后续的识别准确率和用户体验。

传统解决方案依赖EXIF信息读取设备拍摄时的姿态标记，但在大量场景下（如截图、二次编辑图、部分安卓机型），EXIF数据缺失或不可靠。因此，基于视觉内容自动判断图片旋转角度成为一项关键能力。

1.2 阿里开源方案简介

阿里巴巴达摩院团队开源了一套高效的图片方向判别模型，能够自动识别图像是否需要旋转，并输出建议的纠正角度（0°、90°、180°、270°）。该模型轻量高效，支持单卡部署，在NVIDIA 4090D等消费级显卡上即可实现毫秒级推理响应。

本教程将带你通过Jupyter Notebook环境，完整实践这一模型的部署与调用流程，构建一个可交互的图片旋转判断系统。

2. 环境准备与镜像部署

2.1 部署运行环境

本项目已封装为CSDN星图平台可用的预置镜像，支持一键部署：

1. 登录 CSDN星图AI平台
2. 搜索镜像名称：rot_bgr
3. 选择“4090D单卡”资源配置，点击【立即启动】
4. 等待实例初始化完成（约2-3分钟）

提示：该镜像内置以下组件：

• CUDA 11.8 + cuDNN
• PyTorch 1.13.1
• OpenCV-Python
• JupyterLab
• 预训练权重文件

2.2 启动Jupyter Notebook

实例启动后，平台会提供Web访问地址（通常为http://<ip>:8888）。

打开浏览器访问该地址，输入默认Token（可在控制台查看）进入Jupyter主界面。

你将在根目录看到如下关键文件：

/root/ ├── 推理.py # 核心推理脚本 ├── test.jpg # 示例测试图片 ├── output.jpeg # 默认输出结果路径 └── requirements.txt # 依赖列表（备用）

3. 模型使用与代码解析

3.1 激活Conda环境

在Jupyter中新建一个Terminal终端，执行以下命令激活专用环境：

conda activate rot_bgr

验证环境是否正常：

python --version pip list | grep torch

确保PyTorch和相关库正确加载。

3.2 执行推理脚本

在Terminal中运行：

python 推理.py

默认情况下，程序会读取当前目录下的test.jpg文件，经过模型判断其旋转方向，并保存修正后的图像至/root/output.jpeg。

刷新Jupyter文件浏览器，即可下载并查看输出结果。

4. 核心代码详解

4.1 推理脚本结构概览

以下是推理.py的核心逻辑拆解（简化版）：

# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import torch from torchvision import transforms from PIL import Image # 定义分类标签映射 ANGLE_LABELS = { 0: "0度（正常）", 1: "90度逆时针", 2: "180度", 3: "90度顺时针" } # 图像预处理管道 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ]) def load_model(): """加载预训练模型""" model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'resnet18', pretrained=False) num_classes = 4 model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes) # 加载本地权重 state_dict = torch.load("best_rot.pth", map_location='cpu') model.load_state_dict(state_dict) model.eval() return model def predict_rotation(img_path): """预测图片旋转角度""" image = Image.open(img_path).convert("RGB") input_tensor = preprocess(image) input_batch = input_tensor.unsqueeze(0) # 创建batch维度 with torch.no_grad(): output = model(input_batch) _, predicted = torch.max(output, 1) angle_idx = predicted.item() confidence = torch.nn.functional.softmax(output, dim=1)[0] conf_score = confidence[angle_idx].item() return angle_idx, conf_score def rotate_image(image, angle): """根据角度旋转图像""" if angle == 1: return cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE) elif angle == 2: return cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_180) elif angle == 3: return cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE) else: return image # 主流程 if __name__ == "__main__": MODEL_PATH = "best_rot.pth" INPUT_PATH = "test.jpg" OUTPUT_PATH = "/root/output.jpeg" global model model = load_model() # Step 1: 预测旋转角度 pred_angle, score = predict_rotation(INPUT_PATH) print(f"预测角度: {ANGLE_LABELS[pred_angle]} (置信度: {score:.3f})") # Step 2: 读取原图并旋转 img_cv = cv2.imread(INPUT_PATH) corrected_img = rotate_image(img_cv, pred_angle) # Step 3: 保存结果 cv2.imwrite(OUTPUT_PATH, corrected_img) print(f"已保存修正图像至: {OUTPUT_PATH}")

4.2 关键技术点说明

（1）模型架构选择：ResNet18微调

虽然原始ResNet18用于ImageNet千类分类，但在此任务中仅需区分4个方向类别。通过对最后全连接层替换为4维输出头，并使用带标注的旋转数据集微调，实现了高精度方向判别。

（2）输入归一化的重要性

由于训练时使用了ImageNet标准化参数（mean/std），推理阶段必须保持一致，否则会导致特征偏移，影响预测稳定性。

（3）OpenCV与PIL协作注意事项

• 使用PIL进行图像加载和预处理（兼容性强）
• 使用OpenCV进行旋转操作和保存（支持多种格式写入）

注意通道顺序转换：PIL是RGB，OpenCV是BGR，但在旋转操作中不影响几何变换。

5. 交互式增强：在Jupyter中实现可视化体验

5.1 新建Notebook进行交互实验

在Jupyter中创建一个新的.ipynb文件，例如Interactive_Rotation_Test.ipynb，实现可视化交互功能。

import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os # 设置中文字体支持 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

5.2 可视化预测结果

def show_comparison(original_path, output_path, angle_label, confidence): fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6)) # 原图 img_ori = Image.open(original_path) axes[0].imshow(img_ori) axes[0].set_title("原始图像") axes[0].axis('off') # 修正后 if os.path.exists(output_path): img_corr = Image.open(output_path) axes[1].imshow(img_corr) axes[1].set_title(f"修正结果\n{angle_label}, 置信度: {confidence:.3f}") axes[1].axis('off') else: axes[1].text(0.5, 0.5, '未找到输出文件', transform=axes[1].transAxes, ha='center', va='center', fontsize=16, color='red') axes[1].axis('off') plt.tight_layout() plt.show()

调用函数展示效果：

show_comparison("test.jpg", "/root/output.jpeg", "90度顺时针", 0.987)

5.3 支持上传新图片测试

利用IPython的文件上传功能，允许用户上传自定义图片：

from google.colab import files # 若在Colab环境 # 或使用Jupyter自带上传器 uploaded = files.upload() # Colab方式 for filename in uploaded.keys(): print(f"已上传: {filename}") # 复制到测试路径 import shutil shutil.move(filename, "custom_test.jpg") # 修改推理脚本输入路径或重新运行逻辑

6. 实践优化建议

6.1 提升鲁棒性的技巧

6.2 性能调优建议

• 开启TensorRT加速：对ResNet18进行FP16量化，推理速度提升约40%
• 批处理支持：修改脚本支持批量图片输入，提高吞吐量
• 缓存机制：对相同哈希值的图片跳过重复计算

6.3 错误排查清单

7. 总结

7.1 核心收获回顾

本文围绕阿里开源的图片旋转判断模型，详细介绍了如何在Jupyter Notebook环境中完成从镜像部署到模型调用的全流程实践。我们不仅掌握了自动化图像方向校正的核心技术路径，还实现了可视化的交互式测试界面，极大提升了调试效率和用户体验。

关键技术点包括：

• 利用ResNet18微调实现四分类旋转检测
• 在Jupyter中整合命令行脚本与交互式分析
• 构建端到端的图像预处理—推理—输出闭环

7.2 下一步学习建议

1. 尝试替换为主干网络（如MobileNetV3）进一步压缩模型体积
2. 使用自己的数据集进行Fine-tuning，适配特定领域图像（如X光片、票据）
3. 将服务封装为Flask API，供外部系统调用
4. 探索无监督旋转估计方法（如利用傅里叶变换）

掌握此类基础图像预处理能力，是构建稳定视觉系统的基石之一。

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