一、概念

仿射变换，又称仿射映射，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。

仿射变换保持了二维图形的平直性和平行性。平直性：变换是直线的，变换后还是直线；平行性：二维图形之间的相对位置关系保持不变。

二、OpenCV的仿射实现

1. warpAffine

实现仿射变换

cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) -> dst

• src表示输入图像
• M为转换矩阵2*3，需要手动给出
• dsize表示输出图像的size，用来截取从原点到size的大小的图片

2. getRotationMatrix2D

计算二维旋转变换矩阵

cv2.getRotationMatrix2D(center,angle,scale)->retval

• center为旋转中心
• angle为旋转角度
• scale为缩放比例

3. cv2.getAffineTransform(src, dst)

提供了计算转换矩阵的方法。

• src和dst分别表示输出坐标和输出坐标

注意，这里坐标数量应该为3个；

返回值为期望的转换矩阵M；

4. 代码实例

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
fn="test3.jpg"
img=cv2.imread(fn)
w=img.shape[1]
h=img.shape[0]
#得到仿射变换矩阵，完成旋转
#中心
mycenter=(h/2,w/2)
#旋转角度
myangle=90
#缩放尺度
myscale=0.5
#仿射变换完成缩小并旋转
transform_matrix=cv2.getRotationMatrix2D(mycenter,myangle,myscale)
newimg = cv2.warpAffine(img,transform_matrix,(w,h))
cv2.imshow('preview',newimg)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

4. cv2.resize

cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) -> dst

参数说明：

src - 原图

dst - 目标图像。当参数dsize不为0时，dst的大小为size；否则，它的大小需要根据src的大小，参数fx和fy决定。dst的类型（type）和src图像相同

dsize - 目标图像大小。当dsize为0时，它可以通过以下公式计算得出：

dsize = Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rows))

所以，参数dsize和参数(fx, fy)不能够同时为0

fx - 水平轴上的比例因子。当它为0时，计算公式如下：

(double)dsize.width/src.cols

fy - 垂直轴上的比例因子。当它为0时，计算公式如下：

(double)dsize.height/src.rows

interpolation - 插值方法。共有5种：

1. INTER_NEAREST - 最近邻插值法
2. INTER_LINEAR - 双线性插值法（默认）
3. INTER_AREA - 基于局部像素的重采样（resampling using pixel area relation）。对于图像抽取（image decimation）来说，这可能是一个更好的方法。但如果是放大图像时，它和最近邻法的效果类似。
4. INTER_CUBIC - 基于4x4像素邻域的3次插值法
5. INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素邻域的Lanczos插值

代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
image = cv2.imread('test.jpg')
res = cv2.resize(image, (64, 48), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow('src', image)
cv2.imshow('resize', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destoryAllWindows()