opencv-python图像顺旋转之后，轮廓的X，Y，W，H该如何更新

在OpenCV-Python中，当你对图像应用顺时针或逆时针旋转后，原图像中的轮廓坐标会随着旋转发生改变。由于轮廓通常描述的是二维图像中的几何形状，它们的坐标系是以原图像左上角为中心的。

当图像旋转后，你可以通过以下步骤更新轮廓的宽度(W)、高度(H)和中心点(X,Y)：

1. **旋转操作**：首先，你需要利用`cv2.getRotationMatrix2D()`函数获取旋转矩阵，然后使用`cv2.warpAffine()`对图像和轮廓进行旋转。这个函数会基于给定的旋转中心、角度和缩放比例变换像素。

2. **新坐标计算**：旋转后的轮廓坐标会在新的旋转后的图像中。如果你有一个包含原轮廓矩形信息的`Rect`对象（宽x，高y，X，Y），其中X和Y代表左上角的x和y坐标，那么旋转后你需要使用旋转矩阵来计算新的坐标。这通常是通过矩阵乘法和偏移来完成的。

   import cv2
   from numpy import matmul, array

   rotated_image = cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, (image.shape[1], image.shape[0]))
   
   # 对每个轮廓的四元组（x, y, w, h）
   for contour in contours:
       rect = cv2.boundingRect(contour)
       x, y, w, h = rect

       # 使用旋转矩阵计算新的轮廓位置
       new_cx, new_cy = matmul(rotation_matrix, [x + w / 2, y + h / 2])[:2]
       new_x, new_y = new_cx - w / 2, new_cy - h / 2

       # 更新轮廓的新坐标
       contour.x, contour.y = int(new_x), int(new_y)
       contour.width, contour.height = w, h

注意，这里的`contours`是你从图像中提取出的轮廓列表，`rotation_matrix`是之前计算得到的旋转矩阵。