图像旋转 python实现（针对mxn长方形尺寸图像）

实现对图像（mxn m n 不等）进行90 180  270 三个角度的旋转（不引进黑色无像素区域并且保持图像尺寸不变。）

原图：

对正方行尺寸的图像进行90 180 270 角度的旋转完全不出现问题（不出现黑色无像素区域），但是长方形尺寸图像就会出现黑块。如：

解决的方法：

先利用 img.transpose(1, 0)  

transpose()函数把图像的0 1 维转置，图像的尺寸就从mxn变成了nxm，这就避免了出现黑色无像素区域的问题。

然后观察结果发现，图像不仅旋转了并且左右也对称镜像了，

所以还需要一步操作：

img1.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)  ＃再进行一次左右镜像,把左右对调回来，就得到旋转90°后的图像.

csdn上一篇比较好的博客用了自己转换坐标来实现图像旋转，逻辑感觉通篇是对的，但是旋转会出错，代码见下，有时间再更正好。

链接： http://www.cnblogs.com/xianglan/archive/2010/12/26/1917247.html

对方的代码：

#coding=utf-8import cv2import mathimport numpy as npdef LRotate(image, angle):    size = image.shape    h = size[0]    w = size[1]    print (size)    anglePi = angle * math.pi / 180.0    cosA = math.cos(anglePi)    sinA = math.sin(anglePi)    X1 = math.ceil(abs(0.5 * h * cosA + 0.5 * w * sinA))    X2 = math.ceil(abs(0.5 * h * cosA - 0.5 * w * sinA))    Y1 = math.ceil(abs(-0.5 * h * sinA + 0.5 * w * cosA))    Y2 = math.ceil(abs(-0.5 * h * sinA - 0.5 * w * cosA))    #H = int(2 * max(Y1, Y2))    #W = int(2 * max(X1, X2))    #size = (W + 1, H + 1)    if angle == 90:        iLRotate = np.zeros([w, h], np.uint8)    for i in range(h):        for j in range(w):            #x = int(cosA * i - sinA * j - 0.5 * w * cosA + 0.5 * h * sinA + 0.5 * W)            #y = int(sinA * i + cosA * j - 0.5 * w * sinA - 0.5 * h * cosA + 0.5 * H)            x = int(cosA * i - sinA * j - 0.5 * w * cosA + 0.5 * h * sinA + 0.5 * w)            y = int(sinA * i + cosA * j - 0.5 * w * sinA - 0.5 * h * cosA + 0.5 * h)            print (x, y)            #if x>-1 and x<h and y>-1 and y<w:            iLRotate[x, y] = image[i, j]    return iLRotateimage = cv2.imread('/...../1/x_0.png', -1)iLRotate90 = LRotate(image, 90)cv2.imwrite('....../x_90.png', iLRotate90)