#影象的幾何變換：移動，旋轉，仿射變換等
#主要的函式：cv2.getperspectivetransfrom
'''#1.擴充套件縮放
#提供函式是：cv2.resize(src, dst, interpolation = cv_inter_linear)
#在函式cv2.resize()中尺寸大小可以自己設定，也可以使用縮放因子
#縮放因子：
#縮放：cv2.inter_area()
#擴充套件：cv2.inter_cubic()（慢） or cv2.inter_linear()（預設情況）
res = cv2.resize(img, none, fx = 2, fy = 2, interpolation = cv2.inter_cubic)#none已經有了縮放因子，無需尺寸
height, width = img.shape[:2]
res = cv2.resize(img, (2*width, 2*height), interpolation = cv2.inter_cubic)#已經有了尺寸
while(1):
cv2.imshow('res', res)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows()
''''''
#2.平移和旋轉
#平移的函式：cv2.warpaffine()
#旋轉的函式：cv2.getrotationmatrix2d(旋轉中心， 旋轉角度， 縮放因子)
import cv2
import numpy as np
res = cv2.imread('test1.png', 0)
rows, cols = res.shape#獲取的屬性
ans = cv2.getrotationmatrix2d((cols/2, rows/2), 90, 0.3)#旋轉，旋轉中心，旋轉角度，縮放因子
dst = cv2.warpaffine(res, ans, (2*cols, 2*rows))#平移，第三個引數是大小，（寬，高）
cv2.imshow('res', res)
cv2.imshow('ans'," ans)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows()"
'''#3.變換
#對於平面區域，有兩種方式的幾何轉換：一種是基於2×3矩陣進行的變換，叫仿射變換；另一種是基於3×3矩陣進行的變換，叫透視變換或者單應性對映
'''#仿射變換：原圖直線平行，後圖直線也平行，基於2×3矩陣進行的變換。需要從原影象中找到三個點以及他們在輸出影象中的位置。
# 類似於構造矩陣
m = cv2.getaffinetransform(pts1, pts2)
res = cv2.warpaffine(img, m, (cols, rows))
cv2.imshow('原圖', img)
cv2.imshow('res', res)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows()
'''#2透視變換
#在變換前後直線還是直線，是基於3×3矩陣進行的變換，要在影象中找到4個點及他們在輸出影象上對應位置，這四個點中任意三個點不可以共線
OpenCV 幾何變換
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Python呼叫OpenCV幾何變換
這一篇就記錄三個 影象縮放 平移和映象。影象縮放用到的函式是cv2.resize 函式，函式原型如下 resize src,dsize,dst none,fx none,fy none,interpolation none opencv提供了幾種縮放方式 cv2.inter area cv2.int...