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本文详细介绍了使用OpenCV-Python进行图像的几何变换，包括缩放、平移、旋转、仿射变换和透视变换。讲解了各种变换的实现方法、所需矩阵以及对应的函数调用，如resize()、warpAffine()和warpPerspective()。同时提到了不同变换中插值方法的选择，并给出了实际应用中的示例。
文章目录
1. 实现
以下内容来自：
OpenCV-Python Tutorials>Image Processing in OpenCV>Geometric Transformations of Images
OpenCV提供两种转换函数，cv.warpAffine 和cv.warpPerspective，有了这两个函数，就可以进行所有类型的变换。 cv.warpAffine使用 2x3 的变换矩阵， cv.warpPerspective使用3x3的变换矩阵作为输入。
1.1 Scaling(缩放)
Shrink&Zoom 缩放
- 缩放就是对图像进行resize，opencv中使用
cv.resize()完成这个功能。 - 图像大小可以手动指定，也可以指明缩放因子
- 可以使用不同的插值方法，推荐的插值方法是
cv.INTER_AREA（图像缩小时），cv.INTER_CUBIC (slow)和cv.INTER_LINEAR（图像变大时）。默认的插值方法是cv.
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