解密仿射变换python

可以使用NumPy的线性代数库来进行仿射变换。以下是一个简单的例子，演示如何对图像进行仿射变换。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')   # 读取图像
rows, cols, ch = img.shape      # 获取图像的行数、列数和通道数

# 定义仿射变换矩阵
pts1 = np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]])
pts2 = np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]])
M = cv2.getAffineTransform(pts1,pts2)

# 进行仿射变换
dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))

# 显示结果
cv2.imshow('Input',img)
cv2.imshow('Output',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取一张图像，并获取它的行数、列数和通道数。然后，我们定义了两个点集`pts1`和`pts2`，分别表示原始图像中的三个点和变换后图像中的三个对应点。使用`cv2.getAffineTransform()`函数计算出仿射变换矩阵`M`，并将其应用于原始图像，得到变换后的图像`dst`。最后，我们将原始图像和变换后的图像显示出来。

需要注意的是，仿射变换只能保留直线的平行性质，不能保持曲线的形状不变。如果需要对图像进行更复杂的变换，可以考虑使用仿射变换的扩展——透视变换。