python_opencv -------->>>>>>>>>cv2.warpAffine()參數詳解

官方給出的參數為：
cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) →dst
其中：
src - 輸入圖像。
M - 變換矩陣。
dsize - 輸出圖像的大小。
flags - 插值方法的組合（int 類型！）
borderMode - 邊界像素模式（int 類型！）
borderValue - （重點！）邊界填充值; 默認情況下，它為0。
上述參數中：
1、M作為仿射變換矩陣，一般反映平移或旋轉的關系，為InputArray類型的2×3的變換矩陣。
2、flages表示插值方式，默認為 flags=cv2.INTER_LINEAR，表示線性插值，此外還有：cv2.INTER_NEAREST（最近鄰插值） cv2.INTER_AREA （區域插值） cv2.INTER_CUBIC（三次樣條插值） cv2.INTER_LANCZOS4（Lanczos插值）

日常進行仿射變換時，在只設置前三個參數的情況下，如 cv2.warpAffine(img,M,(rows,cols))可以實現基本的仿射變換效果，但可以出現“黑邊”現象。這對后續的處理往往造成很大的困擾，第六個參數可以選擇填充的顏色，默認為黑色。在python中設置warpAffine的參數與c++中有所不同，必須指明參數的名稱，具體如下：
c++中：

warpAffine(src,img,M,Size(a,b),1,0,Scalar(255,255,255));

python中：

cv2.warpAffine(img,
				M，		
				(rows,cols),
				flags=cv2.INTER_,
				borderMode=cv2.BORDER_REFLECT,
				borderValue=(255,255,255))

　在python 中有一個好處是不必按順序設置，直接指明所設置的參數即可，如將上述圖片邊界區域填充為白色：　

cv2.warpAffine(img,M,(lengh,lengh),borderValue=(255,255,255))