几何变换
几何变换是指将一幅图像映射到另一副图像内的操作，根据映射关系的不同，有缩放、翻转、仿射变换、透视、重映射等。
1.缩放
在OpenCV中使用函数cv2.resize()实现对图像的缩放：
cv2.resize(src, dsize[,fx[,fy[, interpolation]]])
src :代表要缩放的原始图像；
dsize ： 代表输出图像大小，第一个值为目标图像的宽度，第二个值为目标图像的高度
fx : 代表水平方向的缩放比
fy ： 代表垂直方向的缩放比
interpolation: 代表插值方式。插值是指在对图像进行几何处理时，给无法直接通过映射得到值的像素点赋值。当缩小图像时，使用区域插值方式( INTER_AREA)能够得到最好的效果；当放大图像时，使用三次样条插值(INTER_CUBIC)方式和双线性插值(INTER_LINEAR)方式都能得到较好的效果。三次样条插值方式速度较慢，双线性插值方式速度相对较快且效果并不逊色。
【注】：fx、fy只要当dsize=None时才起作用。
import cv2
import numpyas np
img = cv2.imread('wasser_2.jpg')
shape_img = img.shape
print(shape_img)
biger_img = cv2.resize(img,(720,480),interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
smaller_img = cv2.resize(img,None,fx=0.8,fy=0.8,interpolation=cv2.INTER_AREA)
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('biger_img',biger_img)
cv2.imshow('smaller_img',smaller_img)
return_value = cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
2. 翻转
在OpenCV中，图像的翻转采用函数cv2.flip()实现，该函数能实现水平方向、垂直方向、两个方向同时翻转。
dst = cv2.flip(src, flipCode)
src : 表示要处理的图像；
flipCode : 表示旋转类型，为0时，表示绕X轴旋转；为正数，表示绕y轴旋转；为负数，表示绕x、y轴同时旋转。
dst: 返回和原图像有相同大小和类型的目标图像。
img = cv2.imread('wasser_2.jpg')
shape_img = img.shape
print(shape_img)
x_img = cv2.flip(img,1)
xy_img = cv2.flip(img,-1)
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('x_img',x_img)
cv2.imshow('xy_img',xy_img)
return_value = cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
3.仿射
仿射是指图像可以经过一系列的几何变换来实现平移、旋转等多种操作。该变换能够保持图像的平直性（变换前后，直线仍是直线）和平行性（变换前后，平行线仍是平行线）。
OpenCV中的仿射函数是cv2.warpAffine(),其通过一个变换矩阵M实现变换，具体为：
dst = cv2.warpAffine(src,M,dsize[,flags[,borderMode[,borderValue]]])
dst: 表示输出图像，它和原始图像有相同的类型，大小由dsize决定；
src: 表示原始图像；
M： 代表一个2X3的变换矩阵。
dsize: 输出图像的尺寸大小；
flags : 代表插值方法，默认为INTER_LINEAR。当该值是WARP_INVERSE_MAP时，意味着M是逆变换矩阵，实现从目标图像dst到原始图像src的逆变换。
borderModer : 代表边类型，默认为BORDER_CONSTANT.当该值为BORDER_TRANSPARENT时，意味着目标图像内的值不做改变，这些值对应原始图像内的异常值。
borderValue : 代表边界值，默认是0.
1）平移
平移的矩阵M:
M = [[1,0,x],[0,1,y]]
将图像水平向右移动100像素，垂直向下平移150像素。
import cv2
import numpyas np
img = cv2.imread('wasser_2.jpg')
shape_img = img.shape
print(shape_img)
M = np.float32([[1,0,100],[0,1,150]])
warp_img = cv2.warpAffine(img,M,(shape_img[1],shape_img[0]))
rut_warp_img = cv2.warpAffine(img,M,(shape_img[1],shape_img[0]),borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT)
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('warp_img',warp_img)
cv2.imshow('rut_warp_img',rut_warp_img)
return_value = cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
2)旋转
在使用wrapAffine()对图像进行旋转时，可以通过函数cv2.getRotationMatrix2D(center,angle,scale)获取转换矩阵。其中：
center为旋转中心；
angle为旋转角度；
scale为变换尺度。
例如：以图像中心点为旋转中心，顺时针旋转45°，图像缩小到原来的0.6倍。
img = cv2.imread('wasser_2.jpg')
height,width = img.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((width/2,height/2),45,0.6)
rota_img = cv2.warpAffine(img,M,(width,height))
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('rota_img',rota_img)
3）更复杂的仿射
对于更复杂的仿射变换，Opencv提供了函数cv2.getAffineTransform()来生成仿射函数所需要的转换矩阵M.
cv2.getAffineTransform(src,dst)
src 代表输入图像的三个点坐标
dst 代表输出图像的三个点坐标
该函数定义了两个平行四边形，src和dst中的三个点分别对应平行四边形的左上角、右上角、左下角。它确定了原图像到目标图像的映射关系。
img = cv2.imread('wasser_2.jpg')
height,width = img.shape[:2]
# 确定两个平行四边形
p1 = np.float32([[0,0],[width-1,0],[0,height-1]])
p2 = np.float32([[0,height*0.33],[width*0.85,height*0.25],[height*0.2,height*0.7]])
M = cv2.getRotationMatrix2D((width/2,height/2),45,0.6)
retval = cv2.getAffineTransform(p1,p2)
rota_img = cv2.warpAffine(img,M,(width,height))
dst_img = cv2.warpAffine(img,retval,(width,height))
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('rota_img',rota_img)
cv2.imshow('dst_img',dst_img)
4.透视
仿射变换可以将矩形变成任意平行四边形，透视变换可以将矩形映射到任意四边形。
透视变换通过cv2.warpPerspective()实现：
dst = cv2.warpPerspective(src, M, dsize[,flags[,borderMode[,borderValue]]])
dsize :决定输出图像的大小
M :代表一个3X3的变换矩阵
flags: 代表差值方法，默认为INTER_LINEAR。当该值是WARP_INVERSE_MAP时，意味着M是逆变换类型
borderValue :代表边界值，默认是0
与仿射变换一样，同样可以使用一个函数来生成M:
cv2.getPerspectiveTransform(src,dst)
src,dst 都是一个包含四个坐标点的数组。
例如：
img = cv2.imread('wasser_2.jpg')
height,width = img.shape[:2]
# 确定两个平行四边形
p1 = np.float32([[0,0],[100,0],[0,50],[100,50]])
p2 = np.float32([[20,20],[50,30],[30,70],[70,60]])
retval = cv2.getPerspectiveTransform(p1,p2)
dst_img = cv2.warpPerspective(img, retval, (width,height))
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('dst_img',dst_img)
5.重映射
把一幅图像的像素点放到另一幅图像的指定范围，这个过程称为图映射。OpenCV提供了多种重映射方式，其中dst = cv2.remap(src, map1, map2, interpolation[,borderMode[,borderValue]])
dst 和src有相同的大小和类型。
map1 参数都有两种可能的值：
1）表示(x,y)点的一个映射
2）表示CV_16SC2,CV_32FC1,CV_32FC2类型(x,y)点的x值
map1 参数同样有两种可能的值：
1）当map1表示(x,y）时，该值为空
2）当map1表示(x,y)点的x值时，该值是CV_16UC1,CV_32FC1类型(x,y)点的y值。
Interpolation代表插值方式，这里不支持INTER_AREA方法。
重映射通过修改像素点的位置得到一幅新图像。在构造新图像时，需要确定新图像中每一个像素点在原始图像中的位置，因此映射函数的作用是查找新图像在原始图像中的位置，该过程是将新图像映射到原始图像的过程，因此被称为反向映射。
在函数cv2.remap()中，参数map1和map2用来说明反向映射，map1针对的是坐标x，指代像素所在位置的列号,map2针对的是坐标y，指代像素所在位置的行号。map1和map2的值都是浮点数。因此目标函数可以映射回一个非整数的值，这意味着可以将目标图像“反向映射”到原始图像中两个像素之间的位置（这样的位置是不存在的）。这是采用不同的方法来插值处理。
（1）复制
将map1的值设为对应位置上的x轴坐标值
将map2的值设为对应位置上的y轴坐标值
remap()实现复制图像
（2）绕X轴 、Y轴翻转
假如想让图片绕X轴翻转，则图像x坐标不变，y坐标变为总行数-1-当前行号；
如果想让它绕y轴翻转，也同理：总列数-1-当前列号
（3）x轴、y轴互换
将x轴的值调整为所在行的行号；将y轴的值调整为所在列的列号
注：如果行数和列数不等，可能出现存在值不能映射的情况。默认情况下，无法完成的值会被处理为0.
（4）图像的缩放
将图像缩小为原来的两倍，并居中处理：
结果如下：
