如何避免使用cv2.imread()读取图像时出现自动旋转问题？

这个问题我之前帮不少开发者踩过坑！核心原因是图像的EXIF元数据里的Orientation方向标签在搞事情：很多手机、相机拍摄的竖屏照片，实际像素存储还是横向的，但会在EXIF中标记一个方向参数，告诉图像查看器需要旋转才能正确显示。但cv2.imread()默认会完全忽略这个EXIF标签，直接按像素原始顺序加载，所以当图像高度大于宽度时，就会出现看起来被旋转的错觉（其实是没按EXIF提示调整方向）。

下面给你两种靠谱的解决方法，按需选择：

方法一：用PIL配合处理（兼容所有OpenCV版本） #

PIL/Pillow库能方便读取EXIF信息，我们可以先通过PIL处理方向，再转换成OpenCV的BGR格式：

import cv2
from PIL import Image
import numpy as np

def load_image_with_exif(path):
    # 用PIL读取图像和EXIF元数据
    pil_img = Image.open(path)
    exif_data = pil_img._getexif()
    
    # 检查并处理Orientation标签（标签ID为274）
    if exif_data is not None and 274 in exif_data:
        orientation = exif_data[274]
        # 根据不同的Orientation值调整图像
        if orientation == 2:
            pil_img = pil_img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
        elif orientation == 3:
            pil_img = pil_img.rotate(180)
        elif orientation == 4:
            pil_img = pil_img.rotate(180).transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
        elif orientation == 5:
            pil_img = pil_img.rotate(-90).transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
        elif orientation == 6:
            pil_img = pil_img.rotate(-90)  # 等价于顺时针旋转270度
        elif orientation == 7:
            pil_img = pil_img.rotate(90).transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
        elif orientation == 8:
            pil_img = pil_img.rotate(90)
    
    # 将PIL的RGB格式转换成OpenCV的BGR格式
    cv_img = cv2.cvtColor(np.array(pil_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    return cv_img

方法二：纯OpenCV处理（需OpenCV 4.5.0+版本） #

如果你的OpenCV版本是4.5.0及以上，可以直接用OpenCV自带的EXIF读取功能，不需要额外依赖：

import cv2

def load_image_with_cv2_exif(path):
    # 读取原始图像
    img = cv2.imread(path)
    if img is None:
        return None
    
    # 读取图像的EXIF数据
    exif_data = img.getexif()
    
    # 检查Orientation标签并调整方向
    if 274 in exif_data:
        orientation = exif_data[274]
        if orientation == 3:
            img = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_180)
        elif orientation == 6:
            img = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
        elif orientation == 8:
            img = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)
    
    return img

额外注意事项 #

• 不是所有图像都有EXIF信息：比如截图、经过编辑保存的图像可能没有Orientation标签，所以代码里一定要加exif_data is not None这类判断，避免报错。
• 测试时可以打印orientation值：如果不确定图像的方向参数，直接输出这个值，对应上面的分支就能快速定位问题。
• 颜色空间转换：PIL默认是RGB，OpenCV是BGR，所以方法一里必须用COLOR_RGB2BGR转换，否则颜色会失真。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bernardo Cortez