继上文：
三、图像翻转变换
在OpenCV中提供了flip()函数用于图像的翻转，该函数的原型如下：
void cv::filp(InputArray src,
OutputArray dst,
int flipCode
)src：输入图像。
dst：输出图像，与src具有相同的大小，数据类型及通道数。
filpCode：翻转方式标志。数值大于0表示绕y轴进行翻转；数值等于0，表示绕x轴进行翻转；数值小于0，表示绕两个轴翻转。
这个函数很简单，没有什么需要讲的，就不放代码实例了。
四、图像仿射变换
在OpenCV中是没有图像旋转的函数的，所以我们通过图像仿射变换来实现图像的旋转。我们首先需要确定旋转角度和旋转中心，之后确定旋转矩阵，最终通过仿射变换实现图像的旋转。在OpenCV4中提供了getRotationMatrix2D()函数用于计算旋转矩阵，提供了warpAffine()函数用于实现图像的仿射变换。
如果不了解仿射的可以看下面的内容：
getRotationMatrix2D()函数原型如下：
Mat cv::getRotationMatrix2D (Point2f center,
double angle,
double scale
)center：图像旋转的中心位置。
angle：图像旋转的角度，单位为度，正值为逆时针旋转。
scale：两个轴的比例因子，可以实现旋转过程中的图像缩放，不缩放则输入1。
该函数输入旋转角度和旋转中心，返回图像旋转矩阵，返回值的数据类型为Mat类，是一个2*3的矩阵。如果我们已知图像旋转矩阵，那么可以自己生成旋转矩阵而不调用该函数。函数生成的旋转矩阵与旋转角度和旋转中心的关系式：
在确定旋转矩阵后，通过warpAffine()函数进行仿射变换，就可以实现图像的旋转，函数原型如下：
void cv::warpAffine(InputArray src,
OutputArray dst,
InputArray M,
Size dsize,
int flags = INTER_LINEAR,
int borderMode = BORDER_CONSTANT,
const Scalar& borderValue = Scalar()
)src：输入图像。
dst：仿射变换后输出图像，与src数据类型相同，尺寸与dsize相同。
M：2*3的变换矩阵。
dsize：输出图像的尺寸。
flags：插值方法标志，可选参数集含义在下表中给出。
borderMode：像素边界外推方法的标志。
borderValue：填充边界使用的数值，默认情况下为0。
图像仿射变换插值方法标志
方法标志 | 简记 | 作用 |
WARP_FILL_OUTLIERS | 8 | 填充所有输出图像的像素，如果部分像素落在输入图像的边界外，则它们的值设定为fillval。 |
WARP_INVERSE_MAP | 16 | 设置为M输出图像到输入图像的反变换。 |
边界外推方法标志
方法标志 | 简记 | 作用 |
BORDER_CONSTANT | 0 | 用特定值填充，如iiiiiii|abcdefgh|iiiiiii |
BORDER_REPLICATE | 1 | 两端复制填充，如aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh |
BORDER_REFLECT | 2 | 倒序填充，如fedcba|abcdefgh|hgfedcba |
BORDER_WRAP | 3 | 正序填充，如cdefgh|abcdefgh|abcdefg |
BORDER_REFLECT_101 | 4 | 不包含边界值的倒序填充，如gfedcb|abcdefgh|gfedcba |
BORDER_TRANSPARENT | 5 | 随机填充，uvwxyz|abcdefgh|ijklmno |
BORDER_REFLECT101 | 6 | 与BORDER_REFLECT_101相同 |
BORDER_DEFAULT | 7 | 与BORDER_REFLECT_101相同 |
BORDER_ISOLATED | 8 | 不关心感兴趣区域之外的部分 |
此外仿射变换又称为三点变换。如果知道变换前后两幅图像中3个像素点坐标的对应关系，就可以求得仿射变换中的变换矩阵M。OpenCV中提供了利用三个对应像素点来确定变换矩阵M函数getAffineTransform()，该函数的原型如下：
Mat cv::getAffineTransform(const Point2f src[],
const Point2f dst[],
)src[]：源图像中的3个像素坐标。
dst[]：目标图像中的3个像素坐标。
该函数两个输入量都是存放浮点多表的数组，在生成数组的时候，与像素点的输入顺序无关，但是需要保证像素点的对应关系，函数返回值是一个2*3的变换矩阵。
代码实例：
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat img = imread("D:\\lena.jpg");
if (img.empty())
{
cout << "请确认图像的文件名字是否正确" << endl;
return -1;
}
Mat rotation0, totation1, img_warp0, img_warp1;
double angle = 30; //设置图像的翻转角度
Size dst_size(img.rows, img.cols); //设置输出图像的尺寸
Point2f center(img.rows / 2.0, img.cols / 2.0); //设置图像的旋转中心
rotation0 = getRotationMatrix2D(center, angle, 1);
warpAffine(img, img_warp0, rotation0, dst_size);
imshow("img_warp()", img_warp0);
waitKey(0);
return 0;
}
