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上一篇博客介绍了 如何使用Python，OpenCV上下左右（或任意组合）平移图像。这篇博客将介绍如何使用OpenCV旋转图像任意角度。并演示如何使用imutils库中的两个函数imutils.rotate和imutils.rotate_bound不丢失细节的旋转图像。
使用OpenCV应用图像旋转时，有3种方法实现：
原始图如下，选取了我爱的颖宝明兰剧照：
以图像中心，逆时针旋转45度效果图如下：
以图像中心，顺时针旋转90度效果图如下：
任意点(以10,10）为中心，逆时针旋转45度效果图如下：
从上图可以看到旋转后有局部丢失。这表明OpenCV不会自动为整个旋转图像分配空间，以适应帧。如果希望在旋转后使整个图像适合视图，则需要进行优化，计算并更改旋转完的最小外接矩形宽度和高度。
优化旋转（不丢失局部）效果图如下：
M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), 45, 1.0)
注意： OpenCV不会自动为整个旋转图像分配空间，以适应帧。旋转完可能有部分丢失。如果您希望在旋转后使整个图像适合视图，则需要进行优化，使用imutils.rotate_bound.
# 对图像进行旋转
# USAGE
# python opencv_rotate.py
# 导入必要的包
import argparse
import cv2
import imutils
# 构建命令行参数及解析
# --image 图像路径
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", type=str, default="zly1.jpg",
help="path to the input image")
args = vars(ap.parse_args())
# 从磁盘加载图像并展示
image = cv2.imread(args["image"])
image = imutils.resize(image, width=300)
cv2.imshow("Original", image)
# 获取图像的维度，并计算中心
(h, w) = image.shape[:2]
(cX, cY) = (w // 2, h // 2)
# 逆时针以图像中心旋转45度
# - (cX,cY): 旋转的中心点坐标
# - 45: 旋转的度数，正度数表示逆时针旋转，而负度数表示顺时针旋转。
# - 1.0：旋转后图像的大小，1.0原图，2.0变成原来的2倍，0.5变成原来的0.5倍
# OpenCV不会自动为整个旋转图像分配空间，以适应帧。旋转完可能有部分丢失。如果您希望在旋转后使整个图像适合视图，则需要进行优化，使用imutils.rotate_bound.
M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), 45, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))
cv2.imshow("Rotated by 45 Degrees", rotated)
# 逆时针以图像中心旋转-90度图像
M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -90, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))
cv2.imshow("Rotated by -90 Degrees", rotated)
# 以任意点作为中心旋转图像
M = cv2.getRotationMatrix2D((10, 10), 45, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))
cv2.imshow("Rotated by Arbitrary Point", rotated)
# 使用imutils.rotata 一行代码实现旋转
rotated = imutils.rotate(image, 180)
cv2.imshow("Rotated by 180 Degrees", rotated)
# 顺时针旋转33度，并保证图像旋转后完整~,确保整个图都在视野范围
rotated = imutils.rotate_bound(image, -33)
cv2.imshow("Rotated Without Cropping", rotated)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
参考 https://www.pyimagesearch.com/2021/01/20/opencv-rotate-image/
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