擴充套件縮放只是改變影象的大小。opencv提供函式cv.resize()實現這個功能。在縮放時推薦使用cv.inter_area,在擴充套件時推薦使用cv.inter_cubic（慢）和cv.inter_linear。
#擴充套件縮放defresize_demo(img):
#使用縮放因子
res = cv.resize(img,none, fx=2, fy=2, interpolation=cv.inter_cubic)
cv.imshow('resize 2', res)
height, width = img.shape[:2]
#指定輸出影象大小，輸出影象的尺寸必須是整數
平移就是將物件換乙個位置。如果要沿（x, y）方向移動，移動的距離是（tx, ty），使用numpy構建乙個2x3矩陣（資料型別是float32），
m= [[1 0 tx]
[0 1 ty]] ,下面的例子被移動了（100，50）個畫素
#平移對乙個影象旋轉角度θ，需要使用到下面形式的旋轉矩陣。
#旋轉defrotate_demo(img):
rows, cols = img.shape[:2]
#getrotationmatrix2d（旋轉中心，旋轉角度， 旋轉影象縮放大小）
函式：getrotationmatrix2d(center, angle, scale)，第乙個引數是旋轉中心，第二個為旋轉角度，第三個為旋轉後的影象的縮放因子。可以通過設定旋轉中心，縮放因子，以及縮放因子來防止旋轉後超出邊界的問題。opencv中逆時針旋轉，角度大小為正。
在仿射變換中，
原圖中所有的平行線在結果影象中同樣平行。為了建立這個矩陣我們需要在原影象中找到三個點，以及它們在輸出影象中的位置，然後cv.getaffinetransform會建立乙個2*3的矩陣，這個矩陣傳給cv.warpaffine()得到旋轉後的影象。
#仿射變換defwarpaffine_demo(img):
rows, cols = img.shape[:2]
#在原影象上的座標
pts1 = np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]])
#在輸出影象上的座標
pts2 = np.float32([[10,100], [200, 50], [100, 250]])
#會建立乙個2x3的矩陣
函式warpaffine(src, m, dsize, dst=none, flags=none, bordermode=none, bordervalue=none)，
src是輸入影象，
m是2x3的變換矩陣，
dsize是輸出影象指定尺寸，
flags:插值演算法識別符號，預設值為inter_linear
bordermode:邊界畫素模式，預設值為border_constant
bordervalue:邊界取值，預設值為0
對於透視變換，我們需要乙個3*3變換矩陣。
在變換前後直線還是直線。要構建這個矩陣，需要在輸入影象上找到4個點，以及它們在輸出影象上對應的位置。這四個點中的任意三個不能共線。
#透視變換defperspective_demo(img):
rows, cols = img.shape[:2]
#輸入影象上的四個點，任意三個點不能共線
pts1 = np.float32([[56, 65], [368, 52], [28, 387], [389, 390]])
#輸出影象上的四個點
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