仿射變換的基本概念
仿射變換是一種二維坐標（x, y）到二維坐標（u, v）的線性變換，其數學表達式形式如下：
對應的齊次坐標矩陣表示形式為：
仿射變換保持了二維圖形的“平直性”（直線經仿射變換后依然為直線）和“平行性”（直線之間的相對位置關系保持不變，平行線經仿射變換后依然為平行線，且直線上點的位置順序不會發生變化）。
非共線的三對對應點可以確定一個唯一的仿射變換。
幾種常見的仿射變換形式：
-
平移變換
數學形式：
矩陣形式：
-
縮放變換
矩陣形式：
-
旋轉變換
矩陣形式：
仿射變換形式匯總圖：
OpenCV 中實現仿射變換，一般涉及到 getRotationMatrix2D 和 warpAffine 這兩個函數：
計算二維旋轉變換矩陣：getRotationMatrix2D 函數
Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale);
- center，源圖像的旋轉中心。最終旋轉中心會映射到輸出圖像同樣位置上，即如果（0，0）是旋轉中心，那么輸出圖像旋轉中心同樣是（0，0）。
- angle，旋轉角度。角度 > 0，表示逆時針旋轉（坐標原點是左上角）。
- scale，縮放系數。
進行仿射變換：warpAffine 函數
void warpAffine(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags = INTER_LINEAR, int borderMode = BORDER_CONSTANT, const Scalar& boederValue = Scalar());
- src，輸入圖像，即原圖像，填 Mat 類對象那個即可。
- dst，輸出圖像，需要和源圖像有一樣的類型。
- M，2×3 的變換矩陣。因為變換矩陣第三行形式固定，所以忽略。
- dsize，輸出圖像的尺寸。
- flags，插值的標識符。默認為 INTER_LINEAR （線性插值）。插值就是根據已知數據點（條件），來預測未知數據點值得方法。在尺寸調整過程中，圖像的大小可能發生改變。此時像素與像素之間的關系就不是一一對應關系，因此在尺寸調整過程中，可能會涉及到像素值的插值計算。可選插值方式如下：
INTER_NEAREST（最近鄰差值）
INTER_LINEAR（線性插值，默認）
INTER_AREA（區域插值，利用像素區域關系的重采樣插值）
INTER_CUBIC（三次樣條插值，超過 4×4 像素鄰域內的雙三次插值）
INTER_LANCZOS4（Lanczos 插值，超過 8×8 像素鄰域的 Lanczos 插值）
- borderMode，邊界擴展類型。默認值為 BORDER_CONSTANT，詳解鏈接：https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/12306276.html
- borderValue ，只有當 borderMode取值為 BORDER_CONSTANT 時，這個參數才會被使用，邊界會被填充成 borderValue 指定的顏色。
代碼示例：
#include<opencv.hpp> #include<iostream>
using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat src = imread("C:/Users/齊明洋/Desktop/證件照/1.jpg"); imshow("src", src);
//旋轉中心為圖像中心 Point center = Point(src.cols / 2, src.rows / 2); Mat M = getRotationMatrix2D(center, 45, 0.2); Mat dst; warpAffine(src, dst, M, src.size()); circle(dst, center, 2, Scalar(0, 0, 255), 3); imshow("dst", dst); waitKey(0); }
效果演示：
借鑒博客：https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10950963.html
https://www.cnblogs.com/liekkas0626/p/5238564.html
https://www.cnblogs.com/houkai/p/6660272.html