图片的旋转方法算法以及双线性插值，最邻近插值法

from PIL import Image
import numpy as np 


def shear（imgshxshy）:
	shx=0.5
	shy=0.5
	desImg = Image.new（img.mode（int（img.width + shx*img.height）int（img.width * shy + img.height）））
	print（img.size）
	convertMatrix = [[1shx0][shy10][001]]
	for x in range（img.width）:
		for y in range（img.height）:
			color = img.getpixel（（xy））
			pos = [xy1]
			pos_convert = np.dot（convertMatrixpos）
			#print（pos_convert）
			desImg.putpixel（（int（pos_convert[0]）int（pos_convert[1]））color）
	return desImg
def Bilinear_interpolation（imgSrcdesImgposJudgeoriginPos）:
	if （imgSrc.width >  originPos[0] + 1 and imgSrc.height >  originPos[1] + 1） and （originPos>=0）.all（）:
		x_low = np.floor（originPos[0]）
		x_up = np.ceil（originPos[0]）
		y_low = np.floor（originPos[1]）
		y_up = np.ceil（originPos[1]）

		s = originPos[0] - x_low
		t = originPos[1] - y_low
		
		try:
			p1 = np.array（imgSrc.getpixel（（x_lowy_low）））
			p2 = np.array（imgSrc.getpixel（（x_upy_low）））
			p3 = np.array（imgSrc.getpixel（（x_lowy_up）））
			p4 = np.array（imgSrc.getpixel（（x_upy_up）））

			colorReal = np.array（（1-s）*（1-t）*p1+（1-s）*t*p3+（1-t）*s*p2+s*t*p4dtype=“int“）
			desImg.putpixel（（posJudge[0]posJudge[1]）tuple（colorReal））
		except:
			print（x_low“  “x_up “  “y_low“  “y_up“ “originPos）
def nearest（imgSrcdesImgposJudgeoriginPos）:
	if （imgSrc.width >  originPos[0] + 1 and imgSrc.height >  originPos[1] + 1） and （originPos>=0）.all（）:
		x_low = np.floor（originPos[0]）
		x_up = np.ceil（originPos[0]）
		y_low = np.floor（originPos[1]）
		y_up = np.ceil（originPos[1]）

		#需要获取的像素的位置
		x_get = 0
		y_get = 0
		if originPos[0] - x_low>=0.5:
			x_get = x_up
		else:
			x_get = x_low
		if originPos[1] - y_low>=0.5:
			y_get=y_up
		else:
			y_get=y_low
		try:
			colorReal = np.array（imgSrc.getpixel（（x_gety_get）））
			desImg.putpixel（（posJudge[0]posJudge[1]）tuple（colorReal））
		except:
			print（x_low“  “x_up “  “y_low“  “y_up“ “originPos）		
def rotate（imgangle）:
	#maxEdge = int（np.sqrt（img.width ** 2 + img.height ** 2））
	beta = angle/180 * np.pi
	newWidth = int（img.width * np.cos（beta） + img.height * np.sin（beta））
	newHeight = int（img.width * np.sin（beta） + img.height * np.cos（beta））
	desImg = Image.new（img.mode（newWidthnewHeight））
	#print（desImg.size）
	convertMatrix = [[np.cos（beta）-np.sin（beta）0][np.sin（beta）np.cos（beta）0][001]]
	#m其实是为了乘上pos使得以图片中心点为原点的，但本身前面还要乘 convertMatrix，所以在前面先乘好
	m = [[10-img.width/2] [01-img.height/2]