opencv(1)图像处理

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示例：

3、几何变换

3.1 平移

图像的平移，沿着x方向tx距离，y方向ty距离，那么需要构造移动矩阵： 

通过numpy来产生这个矩阵，并将其赋值给仿射函数cv2.warpAffine(). 
仿射函数cv2.warpAffine()接受三个参数，需要变换的原始图像，移动矩阵M 以及变换的图像大小（这个大小如果不和原始图像大小相同，那么函数会自 动通过插值来调整像素间的关系）。

3.2 图片的扩大与缩小

图像的扩大与缩小有专门的一个函数，cv2.resize()，那么关于伸缩需要确定的就是缩放比例，可以是x与y方向相同倍数，也可以单独设置x与y的缩放比例。另外一个就是在缩放以后图像必然就会变化，这就又涉及到一个插值问题。那么这个函数中，缩放有几种不同的插值（interpolation）方法，在缩小时推荐cv2.INTER_ARER,扩大是推荐cv2.INTER_CUBIC和cv2.INTER_LINEAR。默认都是cv2.INTER_LINEAR。

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