opencv-python中的warpAffine怎么用

在OpenCV-Python中，`warpAffine`函数用于执行仿射变换。它接受三个参数：源图像（input image），仿射变换矩阵（affine transformation matrix）和输出图像的尺寸（output image size）。

下面是一个使用`warpAffine`函数进行仿射变换的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 定义仿射变换矩阵
# 这里以平移变换为例
M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])

# 执行仿射变换
output = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))

# 显示原始图像和变换后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Affine Transform', output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述示例中，我们加载了一张名为"input.jpg"的图像。然后，定义了一个平移变换矩阵`M`，将图像沿x轴正方向平移100个像素，沿y轴正方向平移50个像素。最后，使用`warpAffine`函数执行仿射变换，并将结果显示出来。

你可以根据具体需求修改仿射变换矩阵，实现不同的变换效果，例如旋转、缩放、剪切等。