图像各种变换

平移：

　　遍历像素即可，也可以用函数[ : , m:n ]

w,h,m= img.shape

dst = np.zeros((w,h,m), np.uint8)

for i in range(w-50):

    for j in range( h-60):

        dst[i+50, j+60] = img[i, j]

dst[0:50,:]=img[0:50,:]

放大缩小：

　　依靠函数：cv2.resize(InputArray src, OutputArray dst, Size, fx, fy, interpolation)

img_test = cv.resize(img, (int(y / 2), int(x / 2)))

cv.namedWindow('OriginalPicture',cv.WINDOW_FREERATIO)

w,h=img.shape[0:2]

test = cv.resize(img,((2*w,2*h)))

cv.namedWindow('resize',cv.WINDOW_FREERATIO)

旋转：

rows,cols = img.shape

center=((cols-1)/2,(rows-1)/2)

M = cv2.getRotationMatrix2D(center,45,1)
#定义旋转矩阵，第一个参数是中心点，第二个参数是旋转角度，第三个参数是缩放比例

dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows),borderValue=200)
#进行变换，第一个参数是原图，第二个参数是变换矩阵，第三个参数是变换后的图像尺寸大小，第四个参数可省，为边界填充值，默认为0

变换矩阵法（理论上可以实现本文所有的几何变换）：

def change_jvzhen(src1):
    rows,cols = src1.shape
    M = np.float32([[1,0,100],
                    [0,1,500]])#定义变换矩阵,先列再行
    dst = cv2.warpAffine(src1,M,(cols,rows))#仿射变换函数进行变换，第一个参数是原图，第二个参数是变换矩阵，第三个是输出图像的大小

镜像变换：

img1 = cv2.flip(img,1)  #镜像
0表示绕×轴翻转；
1表示绕y轴翻转；
-1表示绕×轴、y轴两个轴翻转。
参数3：
　　可选参数。用于设置输出数组

参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/rBROWai8xHh3OtTthFOpsA