图像旋转在计算机图形学中的应用：打造逼真的视觉效果，提升图形渲染体验

# 1. 图像旋转的基本原理**

图像旋转是一种图像处理技术，它将图像围绕一个固定点旋转一定角度，从而获得一个新的图像。图像旋转的基本原理是通过将图像中的每个像素移动到新的位置来实现的。具体来说，对于一个给定的像素，其在新图像中的位置可以通过以下公式计算：

x' = x * cos(theta) - y * sin(theta)
y' = x * sin(theta) + y * cos(theta)

其中，(x, y) 是像素在原始图像中的坐标，(x', y') 是像素在新图像中的坐标，theta 是旋转角度。

# 2. 图像旋转算法

### 2.1 近邻插值算法

#### 2.1.1 原理

近邻插值算法是一种最简单的图像旋转算法，它将旋转后的像素值直接取为其最近的原始像素值。

**代码块：**

import cv2
import numpy as np

def nearest_interpolation(image, angle):
    """
    使用近邻插值算法旋转图像

    参数：
        image: 输入图像
        angle: 旋转角度（以度为单位）
    """

    # 计算旋转后的图像大小
    new_width = int(image.shape[1] * np.cos(np.radians(angle)) + image.shape[0] * np.sin(np.radians(angle)))
    new_height = int(image.shape[1] * np.sin(np.radians(angle)) + image.shape[0] * np.cos(np.radians(angle)))

    # 创建旋转后的图像
    rotated_image = np.zeros((new_height, new_width, 3), dtype=np.uint8)

    # 遍历旋转后的图像中的每个像素
    for i in range(new_height):
        for j in range(new_width):
            # 计算原始图像中对应像素的坐标
            x = int(i * np.cos(np.radians(angle)) - j * np.sin(np.radians(angle)))
            y = int(i * np.sin(np.radians(angle)) + j * np.cos(np.radians(angle)))

            # 取最近的原始像素值
            if 0 <= x < image.shape[0] and 0 <= y < image.shape[1]:
                rotated_image[i, j] = image[x, y]

    return rotated_image

#### 2.1.2 优缺点

**优点：**

* 计算简单，速度快
* 适用于低分辨率图像

**缺点：**

* 图像质量差，会出现明显的锯齿状边缘
* 不适合旋转角度较大的图像

### 2.2 双线性插值算法

#### 2.2.1 原理

双线性插值算法比近邻插值算法更复杂，它考虑了旋转后像素周围的四个原始像素值，并通过加权平均的方式计算旋转后的像素值。

**代码块：**

import cv2
import numpy as np

def bilinear_interpolation(image, angle):
    """
    使用双线性插值算法旋转图像

    参数：
        image: 输入图像
        angle: 旋转角度（以度为单位）
    """

    # 计算旋转后的图像大小
    new_width = int(image.shape[1] * np.cos(np.radians(angle)) + image.shape[0] * np.sin(np.radians(angle)))
    new_height = int(image.shape[1] * np.sin(np.radians(angle)) + image.shape[0] * np.cos(np.radians(angle)))

    # 创建旋转后的图像
    rotated_image = np.zeros((new_height, new_width, 3), dtype=np.uint8)

    # 遍历旋转后的图像中的每个像素
    for i in range(new_height):
        for j in range(new_width):
            # 计算原始图像中对应像素的坐标
            x = i * np.cos(np.radians(angle)) - j * np.sin(np.radians(angle))
            y = i * np.sin(np.radians(angle)) + j * np.cos(np.radians(angle))

            # 计算旋转后像素周围的四个原始像素的坐标
            x0 = int(np.floor(x))
            y0 = int(np.floor(y))
            x1 = x0 + 1
            y1 = y0 + 1

            # 计算权重
            w00 = (x1 - x) * (y1 - y)
            w01 = (x - x0) * (y1 - y)
            w10 = (x1 - x) * (y - y0)
            w11 = (x - x0) * (y - y0)

            # 计算旋转后的像素值
            if 0 <= x0 < image.shape[0] and 0 <= y0 < image.shape[1] and 0 <= x1 < image.shape[0] and 0 <= y1 < image.shape[1]:
                rotated_image[i, j] = w00 * image[x0, y0] + w01 * image[x0, y1] + w10 * image[x1, y0] + w11 * image[x1, y1]

    ret