本文分享内容来自图书《学习OpenCV 4：基于Python的算法实战》，该书内容如下：

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案例50：仿射变换

仿射变换是实现图像旋转，平移和缩放的常见操作，仿射变换后的图像具有平行性与平直性，即能够很好的保持原有图像中的直线关系与平行关系。OpenCV中提供了仿射变换操作的函数warpAffine，函数定义如下：

参数说明如下：
src，输入图像；
M，2x3的变换矩阵；
dsize，输出图像尺寸；
dst，输出图像（返回值）；
flags，插值方式，由InterpolationFlags定义（见4.3节）；
borderMode，边界模式，由BorderTypes定义（见3.4.5节）；
borderValue，当边界模式为BORDER_CONSTANT时的边界值。
仿射变换需要通过函数getRotationMatrix2D生成变换矩阵，该函数的定义如下：

参数说明如下：
center，输入图像的旋转的中心；
angle，旋转角度，正数值为逆时针旋转；
scale，缩放系数；
retval，生成的旋转矩阵（返回值）。
如果设置旋转角度angle为0，缩放系数为0.6，则可以实现图像的缩放，案例代码如下：

缩放的结果如图5.8所示。

图5.8
如果设置旋转角度angle为45，即进行逆时针45度旋转，缩放系数为0.6，则可以实现图像的旋转和缩放，变换矩阵生成的代码如下：

旋转缩放的结果如图5.9所示。

图5.9

5.3 案例51：透视变换

透视变换是在二维平面获得接近真实三维物体的视觉效果一种算法，OpenCV提供了透视变换的函数warpPerspective，该函数定义如下：

函数对应的参数含义说明：
src，输入图像；
M，3×3的变换矩阵；
dsize，输出图像尺寸；
dst，输出图像（返回值）；
flags，插值方式，由InterpolationFlags定义；
borderMode，边界模式，由BorderTypes定义（见3.4.5节）；
borderValue，当边界模式为BORDER_CONSTANT时的边界值。
插值方式InterpolationFlags的定义如下：

3×3的变换矩阵可以通过函数getPerspectiveTransform获取，函数定义如下：

函数参数说明如下：
src，输入图像中四边形顶点的坐标；
dst，输出图像中相应四边形顶点的坐标；
solveMethod，矩阵分解类型；
retval，生成的透视变换矩阵（返回值）；
使用warpPerspective函数进行透视变换的案例代码如下：

透视变换的结果如图5.10所示。

图5.10