OpenCV图像变换大全：仿射变换、透视变换，图像几何变换的奥秘

# 1. 图像变换基础**

图像变换是计算机视觉中一项基本技术，它涉及到对图像进行几何操作，以改变其大小、形状或透视。图像变换广泛应用于图像处理、计算机图形学和计算机视觉等领域。

本章将介绍图像变换的基础知识，包括图像变换的类型、变换矩阵和变换的几何意义。

# 2. 仿射变换

仿射变换是一种几何变换，它保留了图像中直线和平行线的平行性。它广泛应用于图像处理和计算机视觉中，例如图像校正、透视校正和图像配准。

### 2.1 仿射变换原理

#### 2.1.1 仿射变换矩阵

仿射变换可以通过一个 2x3 的仿射变换矩阵 `A` 来表示：

A = [a11 a12 dx]
    [a21 a22 dy]

其中：

* `a11` 和 `a12` 表示 x 方向的缩放和剪切
* `a21` 和 `a22` 表示 y 方向的缩放和剪切
* `dx` 和 `dy` 表示平移量

#### 2.1.2 仿射变换的几何意义

仿射变换对图像中的点 `(x, y)` 的作用如下：

[x'] = A * [x]
[y']   [y]   1

其中：

* `(x', y')` 是变换后的点
* `A` 是仿射变换矩阵

### 2.2 仿射变换实践

#### 2.2.1 OpenCV 中仿射变换函数

OpenCV 提供了 `cv2.warpAffine()` 函数来执行仿射变换。该函数的语法如下：

cv2.warpAffine(src, A, dsize, flags=None, borderMode=None, borderValue=None) -> dst

其中：

* `src`：输入图像
* `A`：仿射变换矩阵
* `dsize`：输出图像的大小
* `flags`：插值方法，可选值有 `cv2.INTER_LINEAR`、`cv2.INTER_NEAREST`、`cv2.INTER_CUBIC` 等
* `borderMode`：边界处理模式，可选值有 `cv2.BORDER_CONSTANT`、`cv2.BORDER_REPLICATE`、`cv2.BORDER_REFLECT` 等
* `borderValue`：边界填充值

#### 2.2.2 仿射变换应用实例

下面是一个使用 OpenCV 进行仿射变换的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 定义仿射变换矩阵
A = np.array([[1.2, 0.3, 50], [0.1, 1.5, 100]])

# 执行仿射变换
transformed_imag