### 使用 PIL 库旋转图片并保存 在 Python 中，可以使用 `PIL`（Pillow）库中的 `Image` 模块对图像进行旋转操作，并保存旋转后的图像。通过 `Image.open()` 方法加载图像后，使用 `rotate()` 函数并传入角度值（如 -90 表示顺时针旋转 90 度），设置 `expand=True` 参数可确保图像尺寸自动调整以适应旋转后的图像[^1]。 以下是一个完整的代码示例： ```python from PIL import Image # 图片路径 image_path = 'F:/Python旋转图片/1.jpg' # 打开图片 image = Image.open(image_path) # 向右旋转 90 度（即顺时针旋转 90 度） rotated_image = image.rotate(-90, expand=True) # 保存旋转后的图片 rotated_image.save('向右旋转90.jpg') ``` 该方法能够有效处理图像旋转，并自动调整图像尺寸以避免图像被裁剪。若需向左旋转 90 度，可将旋转角度设为 90： ```python rotated_image = image.rotate(90, expand=True) rotated_image.save('向左旋转90.jpg') ``` ### 使用 OpenCV 和 NumPy 旋转图像并保存 除了 Pillow，还可以使用 OpenCV 和 NumPy 对图像进行旋转。OpenCV 中的 `cv2.flip()` 和 `cv2.transpose()` 函数可以组合使用，实现图像的顺时针旋转 90 度[^2]。具体实现如下： ```python import cv2 # 读取图像 file1 = 'E:/Kaggle Competiton/Humpback Whale Identification/train_fluke/w_0a0c768/aae1be7aaEDITED2.JPG' img = cv2.imread(file1, 0) # 以灰度图形式读取 # 旋转图像（顺时针 90 度） img90 = cv2.flip(img, 0) # 垂直翻转 img90 = cv2.transpose(img90) # 转置图像 # 显示旋转前后的图像 cv2.imshow("Before rotate 90 to the right", img) cv2.imshow("After rotate 90 to the right", img90) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 保存旋转后的图像 cv2.imwrite('rotated_image.jpg', img90) ``` 该方法适用于需要与 OpenCV 配合使用的图像处理流程，例如图像增强、目标检测等任务。 ### 总结 - 使用 `PIL.Image.rotate(-90, expand=True)` 是最直接的方式，适合图像处理初学者和一般图像操作需求。 - 使用 `cv2.flip()` 和 `cv2.transpose()` 更适合与 OpenCV 集成的图像处理流程。 - 两种方法均支持图像旋转 90 度并保存结果，可根据项目需求选择合适的方式。 ---