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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】32. 图像的扭变（错切）

图像的错切变换也称斜切，是指平面景物在投影平面上的非垂直投影，使图像中的图形在水平方向或垂直方向产生扭变。

以水平扭变为例，像素点 (x,y) 在水平方向发生扭变变成斜边，而在垂直方向的边不变，可以由以下公式描述：
$$\left[\begin{array}{c}\tilde{x}\\ \tilde{y}\\ 1\end{array}\right]=M_{AS}\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ 1\end{array}\right],M_{AS}=\left[\begin{array}{ccc}1& tan\theta & 0\\ 0& 1& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]$$

由扭变角度 θ上式构造错切变换矩阵 MAS，由函数 cv2.warpAffine 可以计算变换后的扭变图像。

基本例程：1.41 图像的错切

    # 1.41 图像的错切
    img = cv2.imread("../images/imgB2.jpg")  # 读取彩色图像(BGR)
    height, width = img.shape[:2]  # 图片的高度和宽度

    MAS = np.float32([[1, 0.2, 0], [0, 1, 0]])  # 构造错切变换矩阵
    imgShear = cv2.warpAffine(img, MAS, (width, height))

    plt.figure(figsize=(9,6))
    plt.subplot(121), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title("imgOrigin")
    plt.subplot(122), plt.imshow(cv2.cvtColor(imgShear, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title("imgShear")
    plt.show()

（本节完）

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【第3章：图像的几何变换】

31. 图像金字塔（cv2.pyrDown）
32. 图像的扭变（错切）
33. 图像的复合变换