前言

最近有些其他事情，一週未更新了，實在抱歉。以後爭取，每週多更新幾次。雖然也不知道能有多少人看到，但是也算自己的一種堅持吧！

1 旋轉

1.1 旋轉基本操作

旋轉的概念正如我們平常聽見的一樣：將圖片選裝x度。我們先通過多少度來旋轉圖片，然後我們將寫一個旋轉函式。

import numpy as np #1
import argparse #2
import imutils #3
import cv2 #4

ap = argparse.ArgumentParser() #5
ap.add_argument("-i", "--image", required = True,
    help = "Path to the image"
 
) #6
args = vars(ap.parse_args()) #7

image = cv2.imread(args["image"]) #8
cv2.imshow("Original", image) #9

(h, w) = image.shape[:2] #10
center = (w // 2, h // 2) #11

M = cv2.getRotationMatrix2D(center, 45, 1.0) #12
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h)) #13
cv2.imshow("Rotated by 45 Degrees", rotated) #14
 


M = cv2.getRotationMatrix2D(center, -90, 1.0) #15
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h)) #16
cv2.imshow("Rotated by -90 Degrees", rotated) #17

rotated = imutils.rotate(image, 180) #18
cv2.imshow("Rotated by 180 Degrees", rotated) #19
cv2.waitKey(0) #20

#1-9：
與前幾節一樣的操作，進行導包，然後顯示原始圖片，但是需要注意的是在第三行 import imutils,還記得它是什麼嗎？我們在上一節還詳細介紹過啊。忘記了，可以返回

#10-11：
在第10行中我們得到了影象的寬和高，然後我們通過”//”將它們除以2取整來得到旋轉的中心。當然我們也可以不以中心為旋轉中心，這裡為了方便。

#12：
正如我們定義一個矩陣來移動影象一樣，我們還需要定義一個矩陣來旋轉影象，然而不同的是我們不是通過NumPy來構造矩陣的，而是通過：

cv2.getRotationMatrix2D()

第一個引數：表示向以哪一點進行旋轉？這裡就是影象的中心
第二個引數：表示我們希望旋轉的角度。這裡為正45度，表示順時針旋轉45度
第三個引數：表示影象旋轉後的大小，這裡設為1表示大小與原圖大小一致

#13-14：
通過cv2.warpAffine()方法，我們便可進行旋轉影象的操作，第一個引數為原圖，第二個引數為旋轉矩陣，第三個引數為影象（寬，高）的元組，然後將旋轉後的影象顯示出來

#15-17：
採用同樣的方法將影象逆時針旋轉90度，然後展示出來

#18-20：
在第18行我們使用了：imutils這個自己寫的庫，然後呼叫了rotate()方法。第一個引數是需要操作的影象，第二個引數是要旋轉的度數。

1.2 自寫的函式庫

在imutils.py中我們自定義rotate函式

def rotate(image, angle, center=None, scale=1.0): #1
    (h, w) = image.shape[:2] #2
    if center is None: #3
        center = (w // 2, h // 2) #4

    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) #5

    rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h)) #6
    return rotated #7

#1-4:
我們的旋轉方法又四個引數，第一個是影象，第二個是我們所希望旋轉的角度，我們還提供了兩個可選擇的變數：中心點和規模。中心點是我們希望我們的影象圍繞哪一點旋轉？如果，沒有給它賦值，我們會預設將影象的中心點賦值給它。規模大小我們預設為1.0，表示沒有任何大小的變化。

#5-7：
通過構造我們的旋轉矩陣，然後我們將旋轉後的結果返回。

2 效果展示