Python案例怎么旋转图片角度？

本文目录导读：

1. 方法一：使用Pillow库
2. 方法二：使用OpenCV库
3. 方法三：使用scikit-image库
4. 方法四：批量处理多张图片
5. 安装所需库
6. 关键参数说明

我来介绍几种在Python中旋转图片角度的方法，主要使用PIL（Pillow）和OpenCV这两个库。

使用Pillow库

基本旋转

from PIL import Image
# 打开图片
image = Image.open('input.jpg')
# 旋转图片（逆时针旋转90度）
rotated_90 = image.rotate(90, expand=True)
# 旋转45度
rotated_45 = image.rotate(45, expand=True)
# 旋转180度
rotated_180 = image.rotate(180, expand=True)
# 保存旋转后的图片
rotated_90.save('rotated_90.jpg')
rotated_45.save('rotated_45.jpg')
rotated_180.save('rotated_180.jpg')

完整的Pillow旋转示例

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
def rotate_image_pillow(image_path, angle, expand=True):
    """
    使用Pillow旋转图片
    :param image_path: 图片路径
    :param angle: 旋转角度（逆时针）
    :param expand: 是否扩展画布以适应旋转后的图片
    :return: 旋转后的图片
    """
    # 打开图片
    img = Image.open(image_path)
    # 旋转图片
    rotated_img = img.rotate(angle, expand=expand, fillcolor='white')
    return rotated_img
# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    # 旋转45度
    rotated = rotate_image_pillow('input.jpg', 45)
    rotated.save('rotated_45_degrees.jpg')
    # 显示原图和旋转后的图片
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    plt.subplot(1, 2, 1)
    original = Image.open('input.jpg')
    plt.imshow(original)
    plt.title('Original Image')
    plt.axis('off')
    plt.subplot(1, 2, 2)
    plt.imshow(rotated)
    plt.title('Rotated 45 Degrees')
    plt.axis('off')
    plt.show()

使用OpenCV库

基本旋转

import cv2
import numpy as np
# 读取图片
image = cv2.imread('input.jpg')
# 获取图片尺寸
height, width = image.shape[:2]
# 计算旋转中心（通常是图片中心）
center = (width // 2, height // 2)
# 旋转90度
rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, 90, 1.0)
rotated_90 = cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, (width, height))
# 旋转45度（需要调整输出尺寸）
rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, 45, 1.0)
rotated_45 = cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, (width, height))
# 保存结果
cv2.imwrite('rotated_90_opencv.jpg', rotated_90)
cv2.imwrite('rotated_45_opencv.jpg', rotated_45)

完整的OpenCV旋转示例（带边框处理）

import cv2
import numpy as np
def rotate_image_opencv(image_path, angle, scale=1.0):
    """
    使用OpenCV旋转图片
    :param image_path: 图片路径
    :param angle: 旋转角度
    :param scale: 缩放比例
    :return: 旋转后的图片
    """
    # 读取图片
    img = cv2.imread(image_path)
    height, width = img.shape[:2]
    # 计算旋转中心
    center = (width // 2, height // 2)
    # 获取旋转矩阵
    rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
    # 计算新的边界尺寸
    cos = np.abs(rotation_matrix[0, 0])
    sin = np.abs(rotation_matrix[0, 1])
    new_width = int((height * sin) + (width * cos))
    new_height = int((height * cos) + (width * sin))
    # 调整旋转矩阵以考虑新的中心
    rotation_matrix[0, 2] += (new_width / 2) - center[0]
    rotation_matrix[1, 2] += (new_height / 2) - center[1]
    # 执行旋转
    rotated_img = cv2.warpAffine(img, rotation_matrix, (new_width, new_height))
    return rotated_img
# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    # 旋转-90度（顺时针90度）
    rotated = rotate_image_opencv('input.jpg', -90)
    cv2.imwrite('rotated_minus_90.jpg', rotated)
    # 旋转多个角度
    for angle in [30, 45, 60, 90, 180]:
        rotated = rotate_image_opencv('input.jpg', angle)
        cv2.imwrite(f'rotated_{angle}_opencv.jpg', rotated)

使用scikit-image库

from skimage import io, transform
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图片
image = io.imread('input.jpg')
# 旋转图片（逆时针45度，自动调整尺寸）
rotated = transform.rotate(image, 45, resize=True)
# 显示结果
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(image)'Original Image')
plt.axis('off')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(rotated)'Rotated 45 Degrees')
plt.axis('off')
plt.show()
# 保存图片
io.imsave('rotated_skimage.jpg', rotated)

批量处理多张图片

import os
from PIL import Image
def batch_rotate_images(input_folder, output_folder, angle):
    """
    批量旋转文件夹中的所有图片
    :param input_folder: 输入文件夹路径
    :param output_folder: 输出文件夹路径
    :param angle: 旋转角度
    """
    # 创建输出文件夹
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)
    # 支持的图片格式
    supported_formats = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.tiff']
    # 遍历文件夹中的所有文件
    for filename in os.listdir(input_folder):
        file_path = os.path.join(input_folder, filename)
        # 检查是否为图片文件
        if os.path.isfile(file_path):
            ext = os.path.splitext(filename)[1].lower()
            if ext in supported_formats:
                try:
                    # 打开并旋转图片
                    img = Image.open(file_path)
                    rotated_img = img.rotate(angle, expand=True)
                    # 保存到输出文件夹
                    output_path = os.path.join(output_folder, f"rotated_{filename}")
                    rotated_img.save(output_path)
                    print(f"已处理: {filename}")
                except Exception as e:
                    print(f"处理 {filename} 时出错: {e}")
# 使用示例
batch_rotate_images('input_images', 'output_images', 90)

安装所需库

# 安装必要的库
pip install Pillow opencv-python scikit-image matplotlib

关键参数说明

1. 旋转角度：

   • 正数：逆时针旋转
   • 负数：顺时针旋转

2. 旋转中心：

   • 默认为图片中心
   • 可以自定义旋转点

3. 图片尺寸调整：

   • expand=True（Pillow）：自动调整画布大小，避免裁剪
   • resize=True（skimage）：自动调整尺寸

4. 填充颜色：

   • Pillow的fillcolor参数设置旋转后空白区域的颜色
   • OpenCV的borderMode参数设置边界模式

选择哪种方法取决于你的具体需求：

• Pillow：简单易用，适合大多数场景
• OpenCV：性能好，支持更多高级功能
• scikit-image：科学计算友好，自动处理边界