今天小编就为大家分享一篇Python+OpenCV 实现图片无损旋转90°且无黑边，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
0. 引言
有如上一张图片，在以往的图像旋转处理中，往往得到如图所示的图片。
然而，在进行一些其他图像处理或者图像展示时，黑边带来了一些不便。本文解决图片旋转后出现黑边的问题，实现了图片尺寸不变的旋转（以上提到的黑边是图片的一部分）。
1. 方法流程
（1）旋转图片，得到有黑边的旋转图片。
（2）找出图片区域（不含黑边）的位置。
（3）创建一个空图片（其实是矩阵）。
（4）将图片
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区域搬到此空图片。
2. 程序
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- """ This program is debugged by Harden Qiu. You can send a e-mail to [email protected] for more details. """ import numpy as np import cv2 def main(): img = cv2.imread('.\\imgs\\img10.jpg-600') height, width = img.shape[:2] matRotate = cv2.getRotationMatrix2D((height * 0.5, width * 0.5), -90, 1) dst = cv2.warpAffine(img, matRotate, (width, height*2)) rows, cols = dst.shape[:2] for col in range(0, cols): if dst[:, col].any(): left = col break for col in range(cols-1, 0, -1): if dst[:, col].any(): right = col break for row in range(0, rows): if dst[row,:].any(): up = row break for row in range(rows-1,0,-1): if dst[row,:].any(): down = row break res_widths = abs(right - left) res_heights = abs(down - up) res = np.zeros([res_heights ,res_widths, 3], np.uint8) for res_width in range(res_widths): for res_height in range(res_heights): res[res_height, res_width] = dst[up+res_height, left+res_width] cv2.imshow('res',res) cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('dst', dst) cv2.waitKey(0) if __name__ =='__main__': main()
说明：img表示原图，dst表示旋转后图片，res表示最终处理获取的图片。
运行程序，得到如图所示的图片，解决了遇到的问题。
3. 总结
本图像处理方法用到了以下几个重要函数：
cv2.getRotationMatrix2D
cv2.warpAffine
编程过程中，要理清楚图片各个像素点的横纵变化及其变化大小。在进行像素传递时，要注意对应关系。
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