概述

图像的几何变换主要包括：平移、旋转、缩放、剪切、仿射、透视等。
图像的几何变换主要分为：刚性变换、相似变换、仿射变换和透视变换（投影变换）

• 刚性变换：平移+旋转

• 相似变换：缩放+剪切

• 仿射变换：从一个二维坐标系变换到另一个二维坐标系，属于线性变换。通过已知3对坐标点可以求得变换矩阵

• 透视变换：从一个二维坐标系变换到一个三维坐标系，属于非线性变换。通过已知4对坐标点可以求得变换矩阵。
  

仿射变换

仿射变换（Affine Transformation）是指在向量空间中进行一次线性变换(乘以一个矩阵)和一次平移(加上一个向量)，变换到另一个向量空间的过程。
仿射变换代表的是两幅图之间的映射关系，仿射变换矩阵为2x3的矩阵，如下图中的矩阵M，其中的B起着平移的作用，而A中的对角线决定缩放，反对角线决定旋转或错切。

原像素点坐标(x,y)，经过仿射变换后的点的坐标是T，则矩阵仿射变换基本算法原理：

所以仿射变换是一种二维坐标（x,y）到二维坐标（u,v）之间的线性变换，其数学表达式如下：

这个矩阵是2×3的，但是这会改变原始图像的维度，为此，增加一个维度，构造齐次变换矩阵3×3

这就保持了图像的‘平直性’和‘平行性’。
平直性：直线、圆弧不变
平行性：平行关系不变，直线相对位置不变，但是夹角可能会改变。

函数原型

warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None, borderValue=None)

参数解析：

示例源代码：

显示效果如下：

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