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import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像
height,width=img.shape[:2]#图像的高度和宽度
rows,cols,ch=img.shape#图像的行和列
x=100#向右平移100个像素
y=200#向下平移200个像素
p1=np.float32([[0,0],[cols-1,0],[0,rows-1]])#平行四边形的左上角，右上角，左下角
p2=np.float32([[0,rows*0.33],[cols*0.85,rows*0.25],[cols*0.15,rows*0.7]])#平行四边形的左上角，右上角，左下角
M=np.float32([[1,0,x],[0,1,y]])#图像平移
N=cv2.getRotationMatrix2D((width/2,height/2),45,0.6)#图像旋转
P=cv2.getAffineTransform(p1,p2)#图像仿射
move=cv2.warpAffine(img,M,(width,height))#图像仿射
rotate=cv2.warpAffine(img,N,(width,height))#图像仿射
dst=cv2.warpAffine(img,P,(cols,rows))#图像仿射
cv2.imshow("original",img)
cv2.imshow("move",move)
cv2.imshow("rotation",rotate)
cv2.imshow("result",dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()算法：图像仿射是图像通过一系列几何变换实现平移、旋转等多种操作。仿射变换保持图像平直性和平行性。平直性是图像经过仿射变换后，直线仍然是直线。平行性是图像经过仿射变换后，平行线仍然是平行线。
变换矩阵（映射矩阵）M实现变换： dst（x, y）= src（M11·x M12·y M·13, M21·x M22·y M·23）
例子：
将原始图像src向右平移100个像素、向下平移动200个像素，对应关系：
dst (x, y)=src (x 100, y 200) 上述表达式补充完整： dst (x, y)=src (1·x 0·y 100, 0·x 1·y 200)
变换矩阵M：
M11=1 M12=0 M13=100 M21=0 M22=1 M23=200
retval=cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
- 表示旋转中心点
- angle表示旋转角度，正数表示逆时针旋转，负数表示顺时针旋转
- scale表示缩放大小
retval=cv2.getAffineTransform(src, dst)
- src代表输入图像的三个点坐标
- dst代表输出图像的三个点坐标
dst=cv2.warpAffine(src, M, dsize[, flags[, borderMode[, borderValue]]])
- src表示输入图像
- M表示2×3的变换矩阵
- dsize表示图像大小
- flags表示插值方法，默认值是INTER_LINEAR
- borderMode表示边类型，默认值是BORDER_CONSTANT
- borderValue表示边界值，默认是0
