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opencv中的仿射变换在python中的应用并未发现有细致的讲解，函数cv2.warpAffine的参数也模糊不清，今天和大家分享一下参数的功能和具体效果，如下：
官方给出的参数为：
cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) → dst
其中：
src - 输入图像。
M - 变换矩阵。
dsize - 输出图像的大小。
flags - 插值方法的组合（int 类型！）
borderMode - 边界像素模式（int 类型！）
borderValue - （重点！）边界填充值; 默认情况下，它为0。
上述参数中：M作为仿射变换矩阵，一般反映平移或旋转的关系，为InputArray类型的2×3的变换矩阵。
flages表示插值方式，默认为 flags=cv2.INTER_LINEAR，表示线性插值，此外还有：cv2.INTER_NEAREST（最近邻插值） cv2.INTER_AREA （区域插值） cv2.INTER_CUBIC（三次样条插值） cv2.INTER_LANCZOS4（Lanczos插值）
日常进行仿射变换时，在只设置前三个参数的情况下，如 cv2.warpAffine(img,M,(rows,cols))可以实现基本的仿射变换效果，但可以出现“黑边”现象，如图：
这对后续的处理往往造成很大的困扰，第六个参数可以选择填充的颜色，默认为黑色。在python中设置warpAffine的参数与c++中有所不同，必须指明参数的名称，具体如下：
c++中：warpAffine(src,img,M,Size(a,b),1,0,Scalar(255,255,255));
python中：
cv2.warpAffine(img,M,(rows,cols),flags=cv2.INTER_,borderMode=cv2.BORDER_REFLECT,borderValue=(255,255,255))
在python 中有一个好处是不必按顺序设置，直接指明所设置的参数即可，如将上述图片边界区域填充为白色：
cv2.warpAffine(img,M,(lengh,lengh),borderValue=(255,255,255))
效果图：
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