Поворот на 90°
Вы решили задачу. Теперь можно сравнить подходы.
Разбор задачи обработки изображений. N = H × W — число пикселей. Сложность включает чтение и запись изображения.
Авторский разбор для локальной версии на основе условия задачи. Это не выгрузка чужих посылок и не официальное решение исходного сайта.
Ваше принятое решение
Рекомендуемое решение: Обработка массива без циклов Python
cv2.rotate переставляет пиксели при повороте на 90 градусов без интерполяции. Ширина и высота меняются местами.
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('input.png')
result = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
cv2.imwrite('output.png', result)
Время: O(N) при фиксированных параметрах фильтра. Память: O(N), включая исходное и результирующее изображение.
Другой способ: Поворот массива NumPy
np.rot90 с k=-1 поворачивает массив по часовой стрелке. copy создаёт непрерывный буфер перед записью PNG.
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('input.png')
result = np.rot90(image, k=-1).copy()
cv2.imwrite('output.png', result)
Время: O(N). Память: O(N), включая копии массивов.
На что обратить внимание
- OpenCV читает цветные изображения в порядке BGR, а Pillow — RGB.
- Сохраните результат в output.png; печать массива в консоль не заменяет изображение.
- Проверка использует фиксированные тестовые картинки, а не загруженный вами пример.
Рекомендация учитывает сложность и читаемость для этой задачи. Единственного самого быстрого решения для всех размеров входа и всех компьютеров может не быть.