缩放
缩放是调整图片的大小，可以指定输出图像尺寸大小，也可以指定缩放比例。
opencv函数原型
cv2.resize(InputArray src, OutputArray dst, Size, fx, fy, interpolation)
| InputArray src | 输入图像 |
| OutputArrzy dst | 输出图像 |
| Size | 输出图像尺寸 |
| fx, fy | x轴，y轴的缩放系数 |
| interpolation | 插值方式 |
interpolation插值方式：
插值方式有INTER_NEAREST 最近邻插值、INTER_LINEAR 双线性插值、INTER_AREA 像素区域重采样、INTER_CUBIC 4*4像素邻域双三次插值、 INTER_LANCZOS4 8*8像素邻域Lanczos插值。其中INTER_LINEAR为默认的插值方法，首选的插值方法是INTER_AREA。我们可以使用以下方法调整图像大小：
import cv2 as cv img = cv.imread(r'Lena.png', 1) res1 = cv.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv.INTER_AREA) # Or height, width = img.shape[ : 2] res2 = cv.resize(img, (int(0.5*width), int(0.5*height)), interpolation=cv.INTER_AREA)
平移
在对图像作平移操作时，需创建变换矩阵。2行3列矩阵，决定了何种变换。M矩阵则表示水平方向上平移为x而竖直方向上的平移距离为y。
import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread(r'Lena.png', 1) rows, cols, channels = img.shape M = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]]) res = cv.warpAffine(img, M, (cols, rows)) # cv.warpAffine()第三个参数为输出的图像大小，值得注意的是该参数形式为(width, height)。 cv.imshow('img', res) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
效果图
旋转
旋转需变换矩阵，而函数cv.getRotationMatrix2D()会找到此转换矩阵。
import cv2 as cv
img = cv.imread(r'Lena.png', 1)
rows, cols, channels = img.shape
rotate = cv.getRotationMatrix2D((rows*0.5, cols*0.5), 45, 1)
'''
第一个参数：旋转中心点
第二个参数：旋转角度
第三个参数：缩放比例
'''
res = cv.warpAffine(img, rotate, (cols, rows))
cv.imshow('img', img)
cv.imshow('res', res)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
效果图
