编写函数g = rgbRotate(f, angle)，该函数将彩色图像f以其图像中心为原点逆时针旋转angle角度(不使用OpenCV的旋转函数)后赋值给图像g的代码

以下是Python代码实现：

import numpy as np

def rgbRotate(f, angle):
    # 获取图像尺寸和通道数
    h, w, c = f.shape

    # 将角度转换为弧度
    theta = np.deg2rad(angle)

    # 计算旋转后的图像尺寸
    new_h = int(np.round(h * abs(np.cos(theta)) + w * abs(np.sin(theta))))
    new_w = int(np.round(h * abs(np.sin(theta)) + w * abs(np.cos(theta))))

    # 创建新图像
    g = np.zeros((new_h, new_w, c), dtype=np.uint8)

    # 计算旋转后的中心坐标
    center_x = int(np.round((new_w - 1) / 2))
    center_y = int(np.round((new_h - 1) / 2))

    # 计算旋转矩阵
    rot_mat = np.array([[np.cos(theta), -np.sin(theta)],
                        [np.sin(theta), np.cos(theta)]])

    # 遍历新图像的每个像素
    for i in range(new_h):
        for j in range(new_w):
            # 计算旋转后的坐标
            new_x = j - center_x
            new_y = center_y - i
            old_x, old_y = np.dot(rot_mat, np.array([new_x, new_y]))

            # 将旋转后的坐标转换为原图像的坐标
            old_x += int(np.round((w - 1) / 2))
            old_y += int(np.round((h - 1) / 2))

            # 判断坐标是否越界
            if old_x < 0 or old_x >= w or old_y < 0 or old_y >= h:
                continue

            # 将原图像的像素值赋值给新图像
            g[i, j, :] = f[old_y, old_x, :]

    return g

使用方法如下：

import cv2

# 读取彩色图像
f = cv2.imread('image.jpg')

# 调用函数进行旋转
g = rgbRotate(f, 45)

# 显示原图像和旋转后的图像
cv2.imshow('Original', f)
cv2.imshow('Rotated', g)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()