在这篇Python OpenCV文章中，我们将讨论OpenCV中的图像旋转，我们可以使用cv2.rotate()函数在OpenCV中旋转图像，有三种常量类型的旋转可以作为参数在函数中传递。这些是Constants(常量）。
- cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE
- cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE
- cv2.ROTATE_180
这是Python中OpenCV图像旋转的完整源代码
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<span style="color: #b854d4;">import</span> cv2 <span style="color: #b854d4;">import</span> matplotlib.pyplot <span style="color: #b854d4;">as</span> plt img = cv2.imread(<span style="color: #60ac39;">'lena.tif'</span>) <span style="color: #999580;">#我们的三个旋转</span> img_rotate_90_clockwise = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE) img_rotate_90_counterclockwise = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE) img_rotate_180 = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_180) <span style="color: #999580;">#转换图像从bgr到rgb</span> original_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_clockwise = cv2.cvtColor(img_rotate_90_clockwise, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_counterclockwise = cv2.cvtColor(img_rotate_90_counterclockwise, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_180 = cv2.cvtColor(img_rotate_180, cv2.COLOR_BGR2RGB) titles = [<span style="color: #60ac39;">"Original Image"</span>, <span style="color: #60ac39;">"Image 90 Clockwise"</span>, <span style="color: #60ac39;">"Image 90 CounterClockWise"</span>, <span style="color: #60ac39;">"Image Rotate 180"</span> ] images = [original_image, img_clockwise, img_counterclockwise,img_180 ] <span style="color: #b854d4;">for</span> i <span style="color: #b854d4;">in</span> range(<span style="color: #b65611;">4</span>): plt.subplot(<span style="color: #b65611;">2</span>,<span style="color: #b65611;">2</span>, i+<span style="color: #b65611;">1</span>) plt.imshow(images[i]) plt.title(titles[i]) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() cv2.waitKey(<span style="color: #b65611;">0</span>) cv2.destroyAllWindows() |
这行代码用于读取图像，请确保在工作目录中添加了图像。
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img = cv2.imread(<span style="color: #60ac39;">'lena.tif'</span>) |
在这里，我们使用了cv2.rotate()函数，并添加了三种类型的旋转。
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img_rotate_90_clockwise = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE) img_rotate_90_counterclockwise = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE) img_rotate_180 = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_180) |
因为我们要在Matplotlib中显示图像，所以Matplotlib使用RGB(红、绿、蓝)颜色系统，而OpenCV使用BGR(蓝、绿、红)颜色系统，所以我们需要将BGR颜色转换为RGB。如果我们不这样做，颜色就会变混乱。
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original_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_clockwise = cv2.cvtColor(img_rotate_90_clockwise, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_counterclockwise = cv2.cvtColor(img_rotate_90_counterclockwise, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_180 = cv2.cvtColor(img_rotate_180, cv2.COLOR_BGR2RGB) |
注意:cv2.waitKey()是一个键盘绑定函数。它的参数是以毫秒为单位的时间。
该函数为任何键盘事件等待指定的毫秒。如果您在此时间内按下任何键，程序将继续。如果0被传递，那么无限等待下去，直到有按键按下。
现在运行完整的代码，结果如下。
