使用python语言和opencv库将一张图片读取后，显示出将它旋转90度以后的图像，代码如何实现

可以使用以下代码实现：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 获取图片宽度和高度
height, width = img.shape[:2]

# 旋转图片
rotated_img = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)

# 显示旋转后的图片
cv2.imshow('Rotated Image', rotated_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用 `cv2.imread` 函数读取图片，然后使用 `cv2.rotate` 函数将图片旋转90度，最后使用 `cv2.imshow` 函数显示旋转后的图片。

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python如何读取一张图片，并将图像旋转180度并保存，使用opencv回答

可以使用OpenCV来读取一张图片，并将图像旋转180度并保存。下面是Python代码示例：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread("image.jpg")

# 获取图片的宽度和高度
height, width = img.shape[:2]

# 旋转图片
M = cv2.getRotationMatrix2D((width/2, height/2), 180, 1)
rotated_img = cv2.warpAffine(img, M, (width, height))

# 保存旋转后的图片
cv2.imwrite("rotated_image.jpg", rotated_img)

在代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取一张图片，并将其存储在`img`变量中。然后，使用`img.shape`属性获取图像的宽度和高度。接下来，使用`cv2.getRotationMatrix2D()`函数获取旋转矩阵，其中`(width/2, height/2)`表示旋转中心，`180`表示旋转角度，`1`表示缩放因子。最后，使用`cv2.warpAffine()`函数将旋转矩阵应用于图像，并返回旋转后的图像。最后，使用`cv2.imwrite()`函数将旋转后的图像保存到本地。

使用OpenCV库实现将加权后的结果图片进行有限制对比都自适应直方图均衡化并进行旋转的Python代码示例

以下是使用OpenCV库实现将加权后的结果图片进行有限制对比都自适应直方图均衡化并进行旋转的Python代码示例：

import cv2

# 读取加权后的结果图片
img = cv2.imread('weighted_image.jpg')

# 对图片进行有限制对比都自适应直方图均衡化
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = clahe.apply(img)

# 将图片进行旋转
rows, cols = img.shape
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 30, 1)
img = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

# 显示处理后的图片
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先使用 `cv2.imread()` 函数读取加权后的结果图片，并使用 `cv2.cvtColor()` 函数将其转换为灰度图像。然后，使用 `cv2.createCLAHE()` 函数创建有限制对比都自适应直方图均衡化器，使用 `apply()` 函数对图像进行处理。

接着，使用 `cv2.getRotationMatrix2D()` 函数获取旋转矩阵，并使用 `cv2.warpAffine()` 函数将图像进行旋转。最后，使用 `cv2.imshow()` 函数显示处理后的图片，并使用 `cv2.waitKey()` 函数等待用户按下任意键后关闭窗口。