Python是一种强大的编程语言，可以处理各种类型的数据，包括矩形。在Python中，我们可以使用矩形转换来旋转一个矩形。

# 导入必要的Python库import cv2import numpy as np# 定义一个函数来进行矩形转换def rotate_rect(rect, angle):# 获取矩形的最小外接矩形((cx, cy), (w, h), theta) = rect# 创建旋转矩阵M = cv2.getRotationMatrix2D((cx, cy), angle, 1.0)# 计算新的外接矩形cos = np.abs(M[0, 0])sin = np.abs(M[0, 1])nW = int((h * sin) + (w * cos))nH = int((h * cos) + (w * sin))# 将旋转矩阵应用于矩形的四个顶点pts = np.zeros((4, 2), dtype=np.int32)pts[0] = (cx - w / 2, cy - h / 2)pts[1] = (cx + w / 2, cy - h / 2)pts[2] = (cx + w / 2, cy + h / 2)pts[3] = (cx - w / 2, cy + h / 2)new_pts = np.zeros((4, 2), dtype=np.int32)for i in range(4):new_pts[i] = np.dot(M, [pts[i][0], pts[i][1], 1])new_rect = cv2.minAreaRect(new_pts.astype(np.int32))return new_rect# 测试矩形转换函数rect = ((100, 100), (200, 100), 0)new_rect = rotate_rect(rect, 45)print(new_rect)

在上面的代码中，我们使用了OpenCV库来实现矩形转换。首先，我们使用cv2.minAreaRect函数获取矩形的最小外接矩形，并获取矩形的中心点、宽度、高度和旋转角度。

然后，我们创建一个旋转矩阵，并使用np.dot函数将旋转矩阵应用于矩形的四个顶点。最后，我们使用cv2.minAreaRect函数获取旋转后的矩形的最小外接矩形。

在测试函数时，我们将矩形的中心点设置为(100,100)，宽度设置为200，高度设置为100，旋转角度设置为45度。

通过上面的代码，我们可以轻松地实现矩形旋转转换功能。Python的强大功能和简洁的语法使得处理各种类型的数据变得轻松愉快。