图象旋转检测通常涉及对图像的各种属性和特征进行分析，以确定图像是否经历了旋转以及旋转的角度。
像素分析：检查图像中像素的分布和排列。
边缘检测：确定图像中的边缘。
角点检测：找到图像中的角点。
图像特征提取：提取图像的特征，如纹理、颜色等。
模板匹配：将待检测图像与已知旋转角度的模板进行匹配。
傅里叶变换：分析图像的频率成分。
霍夫变换：检测直线和圆等形状。
图像矩：计算图像的矩特征。
主成分分析（PCA）：提取图像的主要成分。
支持向量机（SVM）：用于图像分类和识别。
深度学习方法：如卷积神经网络（CNN）。
图像配准：将不同角度的图像进行匹配。
图像分割：将图像分成不同的区域。
形态学操作：如膨胀、腐蚀等。
灰度共生矩阵：描述图像的纹理特征。
局部二进制模式（LBP）：用于纹理分析。
方向梯度直方图（HOG）：描述图像的形状特征。
特征点匹配：匹配图像中的特征点。
图像相似度计算：比较不同图像的相似度。
旋转不变特征提取：提取不受旋转影响的特征。
图像重建：从旋转后的图像恢复原始图像。
图像增强：提高图像的质量和清晰度。
图像去噪：去除图像中的噪声。
图像压缩：减少图像的数据量。
图像加密：保护图像的安全性。
图像水印：在图像中嵌入水印信息。
图像质量评估：评估图像的质量。
图像检索：从图像数据库中检索相似的图像。
图像识别：识别图像中的物体或场景。
图像分类：将图像分为不同的类别。
