实现功能：
图片旋转：按指定的角度对图片进行逆时针旋转
图片平移：按指定的像素大小对图片进行水平和垂直方向的平移
图片缩放：按指定的缩放倍数对图片进行水平方向和垂直方向的缩放
注： 图像的 shape 属性：高、宽、通道数
Image.open()方式读取图像：无法输出图像的shape属性（高、宽、通道数）
cv2.imread（）方式读取图像：可以输出图像的shape属性
技巧：
新的文件名中，加入一些提示信息，
例如：处理过后的文件中带有 _ ，使得被处理后的文件不被再次处理
局限性：只能将文件保存到原有目录下
代码：
import os
import glob
from scipy import ndimage
import cv2
import numpy as np
'''获取文件夹下所有指定后缀的文件'''
def get_image_paths(folder):
#return glob.glob(os.path.join(folder, '*.png')) #以png为结尾的文件
return glob.glob(os.path.join(folder, '*.jpg')) #以jpg为结尾的文件
'''图片旋转：旋转指定角度'''
def image_rotate(filename,angle):
#读取文件
#im = Image.open(filename)
im = cv2.imread(filename)
im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2RGB) #由于opencv默认读取为BGR，需要将其转化为RGB图像
#旋转指定的角度
new_image = ndimage.rotate(im,int(angle))
new_filename = filename[:-4] +'_rotate_' + str(angle) + '.jpg' #在原图片名称的基础上命名新的文件名称
cv2.imwrite(new_filename, new_image) #保存处理后的文件
'''图片平移,平移指定的距离'''
#思路：新建一个矩阵，将平移后对应位置的像素保存到新的矩阵中，最终返回新建的矩阵'''
def translation(filename,translate_x,translate_y):
# 读取文件
img = cv2.imread(filename)
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #在该代码中由于opencv读取默认为BGR将其转化为RGB图像
img_h,img_w = img.shape[:2] #图像的shape属性包括：高、宽、通道数
# 新建矩阵dst，用于暂存平移后的图像像素值，初始时矩阵中所有默认值为0
dst = np.zeros(img.shape,dtype=np.uint8)
for row in range(img_h):
for col in range(img_w):
h = int(row-translate_y)
w = int(col-translate_x)
#平移后，在可现实区域部分的像素才可见，黑色进行填充剩余区域（像素默认值为0实现）
if h<img_h and h>=0 and w<img_w and w>=0:
dst[row][col] = img[h][w]
new_filename =