OpenCV图像旋转的扩展：NumPy和Pillow，图像旋转更灵活

# 1. 图像旋转的基础**

图像旋转是一种常见的图像处理操作，它涉及将图像围绕特定点或轴旋转一定角度。图像旋转在图像处理和计算机视觉中有着广泛的应用，例如纠正图像倾斜、创建全景图像、目标检测和跟踪等。

图像旋转的基本原理是使用旋转矩阵。旋转矩阵是一个 2x2 或 3x3 矩阵，它可以将图像中的每个像素坐标从原始坐标系旋转到目标坐标系。旋转矩阵的具体形式取决于旋转角度和旋转中心。

旋转角度是图像旋转的关键参数。它决定了图像旋转的程度。旋转角度可以是正值或负值，正值表示顺时针旋转，负值表示逆时针旋转。

# 2. NumPy图像旋转

NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了强大的图像处理功能，包括图像旋转。本章节将深入探讨NumPy图像旋转的基本原理和实践应用。

### 2.1 NumPy旋转图像的基本原理

#### 2.1.1 旋转矩阵的理解

图像旋转涉及将图像中的每个像素围绕一个固定点旋转一定角度。NumPy使用旋转矩阵来表示旋转变换。旋转矩阵是一个2x2矩阵，其形式如下：

[[cos(theta), -sin(theta)],
 [sin(theta), cos(theta)]]

其中，theta是旋转角度，以弧度表示。

#### 2.1.2 旋转角度的设定

旋转角度theta可以是任何值，但通常以度为单位指定。NumPy提供了`numpy.radians()`函数将度转换为弧度。例如，要将图像旋转45度，可以使用以下代码：

theta = numpy.radians(45)

### 2.2 NumPy图像旋转的实践应用

#### 2.2.1 围绕图像中心旋转

要围绕图像中心旋转图像，可以使用NumPy的`numpy.rot90()`函数。该函数接受一个图像数组和一个旋转次数作为参数。旋转次数指定图像顺时针旋转90度的次数。例如，要将图像旋转90度，可以使用以下代码：

rotated_image = numpy.rot90(image, 1)

#### 2.2.2 围绕任意点旋转

要围绕任意点旋转图像，可以使用NumPy的`numpy.ndimage.rotate()`函数。该函数接受一个图像数组、一个旋转角度和一个旋转中心作为参数。旋转中心是一个元组，指定旋转点的x和y坐标。例如，要将图像围绕点(100, 100)旋转45度，可以使用以下代码：

rotated_image = numpy.ndimage.rotate(image, 45, reshape=False, center=(100, 100))

#### 2.2.3 旋转图像并裁剪

在某些情况下，旋转图像后需要对其进行裁剪以去除多余的黑色区域。NumPy的`numpy.trim_zeros()`函数可用于此目的。该函数接受一个图像数组并返回一个裁剪后的图像数组。例如，要裁剪旋转后的图像，可以使用以下代码：

trimmed_image = numpy.trim_zeros(rotated_image)

**代码逻辑逐行解读：**

# 将图像旋转90度
rotated_image = numpy.rot90(image, 1)

# 裁剪旋转后的图像
trimmed_image = numpy.trim_zeros(rotated_image)

**参数说明：**

* `image`: 输入图像数组。
* `1`: 旋转次数，表示顺时针旋转90度。
* `trimmed_image`: 裁剪后的图像数组。

# 3. Pillow图像旋转

### 3.1 Pillow旋转图像的基本原理

#### 3.1.1 Pillow的图像旋转函数

Pillow库提供了`rotate`函数用于旋转图像。该函数接受以下参数：

- `image`: 要旋转的图像对象。
- `angle`: 旋转角度（以度为单位）。
- `resample`: 用于插值的重采样过滤器。默认值为`Image.BICUBIC`，它提供了高质量的插值。
- `expand`: 如果为`True`，则旋转后的图像将扩展到包含整个旋转图像。默认值为`False`。
- `center`: 旋转中心点。默认值为图像的中心。
- `fillcolor`: 填充旋转后图像中空区域的颜色。默认值为黑色。

#### 3.1.2 旋转角度和填充模式

旋转角度可以是正值或负值。正值表示顺时针旋转，负值表示逆时针旋转。

填充模式用于指定如何填充旋转后图像中空出的区域。Pillow提供了以下填充模式：

- `0`: 黑色
- `1`: 白色
- `2`: 透明
- `3`: 边缘像素的边缘扩展

### 3.2 Pillow图像旋转的实践应用

#### 3.2.1 旋转图像并保持原有尺寸

from PIL import Image

# 打开图像
image = Image.open("