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warpAffine ：意思是仿射变化。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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当前题目：cv2.warpAffine参数是什么
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