如何使用Python中的图像处理库（如OpenCV或PIL）实现数据增强中的旋转方法来扩充一个图像数据集？

在Python中使用OpenCV（Open Source Computer Vision Library）或Pillow（PIL的分支，主要用于图像处理）进行数据增强中的旋转操作可以按照以下步骤进行：

1. **安装所需的库**：
- 对于OpenCV，你可以通过pip install opencv-python或opencv-python-headless来安装。
- 对于Pillow，只需pip install pillow。

2. **导入必要的模块**：

   import cv2
   from PIL import Image, ImageEnhance, ImageOps

3. **读取图片**：
使用cv2.imread()（对于OpenCV）或Image.open()（对于PIL）加载图片。

4. **旋转操作**：
- OpenCV:

     def rotate_image_cv(image_path, angle):
         image = cv2.imread(image_path)
         center = (image.shape[1] // 2, image.shape[0] // 2) # 获取图像中心点
         rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0) # 生成旋转矩阵
         rotated_image = cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, image.shape[::-1]) # 应用旋转并保持原始尺寸
         return rotated_image

- Pillow:

     def rotate_image_pil(image_path, angle):
         with Image.open(image_path) as img:
             rotated_img = img.rotate(angle, expand=True) # expand=True用于填充黑色背景
             return rotated_img

5. **保存旋转后的图片**：

   def save_rotated_image(rotated_image, output_path):
       if isinstance(rotated_image, np.ndarray): # 判断是OpenCV还是PIL类型
           cv2.imwrite(output_path, rotated_image)
       else:
           rotated_image.save(output_path)

6. **应用到整个数据集中**：
对于每个图像文件，你可以调用上述函数，指定输入路径、旋转角度和输出路径。