前言
最近有些其他事情，一周未更新了，實在抱歉。以后爭取，每周多更新幾次。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，然后我們將寫一個旋轉函數。
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，然后顯示原始圖片，但是需要注意的是在第三行 import imutils,還記得它是什么嗎？我們在上一節還詳細介紹過啊。忘記了，可以返回上一節看看。
#10-11：
在第10行中我們得到了圖像的寬和高，然后我們通過"http://"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，這里為了方便。
#12：
正如我們定義一個矩陣來移動圖像一樣，我們還需要定義一個矩陣來旋轉圖像，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()
第一個參數：表示向以哪一點進行旋轉？這里就是圖像的中心
第二個參數：表示我們希望旋轉的角度。這里為正45度，表示順時針旋轉45度
第三個參數：表示圖像旋轉后的大小，這里設為1表示大小與原圖大小一致
#13-14：
通過cv2.warpAffine()方法，我們便可進行旋轉圖像的操作，第一個參數為原圖，第二個參數為旋轉矩陣，第三個參數為圖像（寬，高）的元組，然后將旋轉后的圖像顯示出來
#15-17：
采用同樣的方法將圖像逆時針旋轉90度，然后展示出來
#18-20：
在第18行我們使用了：imutils這個自己寫的庫，然后調用了rotate()方法。第一個參數是需要操作的圖像，第二個參數是要旋轉的度數。
1.2 自寫的函數庫
在imutils.py中我們自定義rotate函數
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參數，第一個是圖像，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量：中心點和規模。中心點是我們希望我們的圖像圍繞哪一點旋轉？如果，沒有給它賦值，我們會默認將圖像的中心點賦值給它。規模大小我們默認為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，然后我們將旋轉后的結果返回。
2 效果展示
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