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仿射变换设计图像位置角度的变化，是深度学习预处理中常用的功能。仿射变换就是对图像的平移缩放旋转翻转操作的组合

如下图，对图中点1,2,3与图二中三个点一一映射，仍然形成三角形，但形状已经发生改变，通过这两组三点求出仿射变换矩阵，然后将其应用到图像中所有点就完成了图像的仿射变换

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('1.jpg')
#获取图像宽和高
row, cols = img.shape[:2]
#创建变换矩阵，原图3个点，映射后对应3个点坐标
pts1 = np.float32([[0, 0], [0, 307], [216, 307]])
pts2 = np.float32([[50, 50], [200, 50], [100, 200]])
#利用cv2.getAffineTransform来求得矩阵M
M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)
#利用函数cv2.warpAffine完成仿射变换并返回图像
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))#(cols, row)指变换后图像大小
#图像显示
cv2.imshow('1.jpg', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()