背景

许多相机，尤其手机采集的图像会存在镜像的问题，但是如果opencv版本或者解析图像时不注意，就会以为前后端读取图像工具不一样的原因，导致前端与后端或者不同工具间，看似处理的是同一张图像，实则是存在镜像的两张图像。
所以需要规避此问题，应该读取图像时，获取其EXIF信息，如果有则根据情况进行处理。

代码

# 使用函数修复图像方向
image = fix_orientation_with_opencv('path_to_your_image.jpg')
# 保存处理后的图像
cv2.imwrite(save_path, image )

函数实现

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageOps


def fix_orientation_with_opencv(image_path):
    # 使用PIL读取图像以获取EXIF信息
    pil_image = Image.open(image_path)
    exif = pil_image._getexif()
    orientation = exif.get(274) if exif else None

    # 使用OpenCV读取图像
    img = cv2.imread(image_path)

    if orientation == 1:
        # 正常（图像不需要旋转）
        pass
    elif orientation == 2:
        # 水平翻转（左右镜像）
        img = cv2.flip(img, 1)
    elif orientation == 3:
        # 180度旋转
        img = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_180)
    elif orientation == 4:
        # 垂直翻转（上下镜像）
        img = cv2.flip(img, 0)
    elif orientation == 5:
        # 顺时针旋转90度后水平翻转
        img = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
        img = cv2.flip(img, 1)
    elif orientation == 6:
        # 顺时针旋转90度
        img = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
    elif orientation == 7:
        # 逆时针旋转90度后水平翻转
        img = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)
        img = cv2.flip(img, 1)
    elif orientation == 8:
        # 逆时针旋转90度
        img = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)


	return img