如何在OpenCV Python中旋转图像？

OpenCV为我们提供了一个名为 cv.rotate() 的函数，可以将图像（NumPy数组）按照90度的倍数进行旋转。这个函数可以以三种可能的方式对图像进行旋转：顺时针旋转90度、180度和270度。我们使用下面的语法来调用这个函数：

语法

cv2.rotate(img, rotateCode)

rotateCode 是一个指定如何旋转数组的旋转标志。有三个旋转标志如下：

cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE
cv2.ROTATE_180
cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE

步骤

要旋转输入图像，可以按照以下步骤进行操作：

导入所需的库 OpenCV 和 matplotlib 。确保你已经安装了它们。
使用 cv2.imread() 方法读取输入图像。指定图像的完整路径。
使用 cv2.rotate() 函数旋转输入图像。将所需的 rotateCode 作为参数传递给函数。我们可以传递 **cv2.ROTATE_180 、 cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE ** 或 **cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE ** 作为参数。
显示旋转后的图像。

让我们看些旋转输入图像的例子。

输入图像

我们将在下面的例子中使用以下图像作为输入文件 −

如何在OpenCV Python中旋转图像？

例子

在这个例子中，我们将输入图像顺时针旋转180度。

# import required libraries
import cv2

# load the input image
img = cv2.imread('leaf.jpg')

# rotate the image by 180 degree clockwise
img_cw_180 = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_180)

# display the rotated image
cv2.imshow("Image rotated by 180 degree", img_cw_180)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出

当执行上述程序时，它将产生以下输出窗口−

如何在OpenCV Python中旋转图像？

请注意，输入图像顺时针旋转180度。

让我们看看OpenCV中提供的其他旋转选项。

示例

在这个例子中，我们展示了如何将输入图像旋转90度、180度和270度。

# import required libraries
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# load the input image
img = cv2.imread('leaf.jpg')

# convert the image to grayscale
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# rotate the image by 90 degree clockwise
img_cw_90 = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)

# rotate the image by 270 degree clockwise or 90 degree counterclockwise
img_ccw_90 = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)

# rotate the image by 180 degree clockwise
img_cw_180 = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_180)

# display all the images
plt.subplot(221), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original
Image'), plt.axis('off')
plt.subplot(222), plt.imshow(img_cw_90,'gray'), plt.title('(90
degree clockwise)'), plt.axis('off')
plt.subplot(223), plt.imshow(img_cw_180, 'gray'),
plt.title('180 degree'), plt.axis('off')
plt.subplot(224), plt.imshow(img_ccw_90, 'gray'),
plt.title('270 degree clockwise/\n 90 degree counter
clockwise'), plt.axis('off')
plt.show()