OpenCV-Python学习（20）—— OpenCV 图像几何变换之图像旋转（cv.warpAffine、cv.getRotationMatrix2D、cv.rotate、np.rot90）

在OpenCV-Python中，图像旋转是常见的几何变换之一。下面我们将介绍几种常用的图像旋转方法：cv.warpAffine、cv.getRotationMatrix2D、cv.rotate和np.rot90。
1. cv.warpAffine
cv.warpAffine是一个用于执行仿射变换的函数，其中包括旋转操作。该函数接受三个参数：输入图像、变换矩阵和输出图像。变换矩阵可以通过cv.getRotationMatrix2D函数获取。
示例代码：

import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 获取旋转矩阵
M = cv2.getRotationMatrix2D((img.shape[1]/2, img.shape[0]/2), 45, 1)
# 执行仿射变换（旋转）
rotated = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))

在这个例子中，我们将图像顺时针旋转45度。
2. cv.getRotationMatrix2D
cv.getRotationMatrix2D是一个用于获取旋转矩阵的函数。该函数接受三个参数：中心点坐标、旋转角度和缩放因子。旋转矩阵可用于cv.warpAffine函数进行图像旋转。
示例代码：

import cv2
# 获取旋转矩阵（以图像中心为旋转中心，旋转45度）
M = cv2.getRotationMatrix2D((img.shape[1]/2, img.shape[0]/2), 45, 1)

在这个例子中，我们获取了一个将图像顺时针旋转45度的旋转矩阵。
3. cv.rotate
cv.rotate是一个用于执行各种几何变换的函数，其中包括旋转操作。该函数接受两个参数：输入图像和变换类型。变换类型可以是cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE（顺时针旋转90度）、cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE（逆时针旋转90度）等。
示例代码：

import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 执行旋转操作（顺时针旋转90度）
rotated = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)

在这个例子中，我们将图像顺时针旋转90度。
4. np.rot90
np.rot90是一个用于旋转数组的函数，可以用于旋转图像。该函数接受两个参数：输入数组和旋转方向。旋转方向可以是np.rot90（顺时针旋转90度）、np.rot90(2)（逆时针旋转90度）等。需要注意的是，该函数会修改原始数组。
示例代码：

import numpy as np
import cv2
# 读取图像并转换为数组
img = cv2.imread('image.jpg')
arr = np.array(img)
# 执行旋转操作（顺时针旋转90度）并转换回图像格式
rotated = np.rot90(arr)
rotated_img = np.uint8(rotated)

在这个例子中，我们将图像顺时针旋转90度。需要注意的是，我们需要将旋转后的数组转换回图像格式。