前面介绍怎么样实现平移的功能，接着下来演示缩放功能。比如在一个文档里插入一个图片，发现这个图片占用太大的面积了，要把它缩小，才放得下，与文字的比例才合适。这样的需求，就需要使用仿射变换的缩放功能，而实现这个功能的方法，就是采用齐次坐标的变换功式： 可看到最后一条公式，就是缩放公式，要实现二维图像的缩放，需要构造前面那个缩放矩阵，因此在OpenCV也是构造一个2X3的矩阵。不过，在缩放变换里，要考虑另外一个问题，比如图片放大之后，原来两点像素的距离变大了，在中间留下了空间，那么中间空白的像素点怎么样处理呢？其实图像处理要完成两个独立的算法计算，首先需要一个算法实现空间坐标变换，用它描述每个像素

基于OpenCV的图像空间变换：旋转，缩放，斜切 参考博客：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044

拟仿射变换演化算法（QUATRE）：一种用于全局优化的新的简单而准确的结构

分形理论是利用分数维数的数学方法来描述和研究客观事物。利用分形可以模拟出逼真的自然景物,解决了计算机对复杂自然景物建模困难的问题。IFS迭代函数系统模型是产生分形图形的重要方法之一。根据IFS模型构建分形图形的方法和原理,通过观察树木等自然景物的特征,抽象出一种自然界树木的形状,利用拼贴的方法计算出该树木的IFS码,并用VC++作为工具实现对树木的绘制。通过树木绘制实例详细介绍了绘制的过程、颜色问题的改善和迭代次数及伴随概率对图形的显示效果的影响。由于迭代函数系统模型是通过绘制迭代点来生成图形的,对于点的颜色设置要么单一要么比较杂乱,因此对绘制过程中如何设置迭代点的颜色提出了改善办法。根据程序最终的显示效果,生成图形符合预期的形状,经过颜色改善后的图形效果更加逼真。

完整代码，可直接运行

基本概念（概要） 1. 读取输入图像2. 将图像缩放 2 (UP SCALE) 步骤（增加图像大小，使用双线性插值） 3.通过旋转矩阵旋转图像4. Rows 和 Colms 中的翻译5. 应用逆变换6. 将图像裁剪为原始图像大小7. 显示恢复的 Img

最近需要做人脸对齐的算法，通俗理解就是将图片人人脸姿态不太正确的给矫正过来，所以写了python版本的人脸对齐算法。基本原理是先通过MTCNN检测到人脸的五个关键点，再把原图中人脸区域外扩100%（这样做的目的是保证对齐后图片中没有黑色区域，当然这个外扩的比例是看对齐效果自己可以调节的，我这里设置的100%）。最后的人脸对齐尺寸分为两种：112X96尺寸和112X112尺寸，其中首先需要定死仿射变换后人脸在目标图上的坐标，然后直接变换。废话不多说，直接手撕代码。 # 该代码实现利用人脸的五点仿射变换实现人脸对齐 # 具体就是首先使用mtcnn检测算法检测出人脸区域，并得到lanmarks关键

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【图像几何】基于图像空间变换（仿射变换）matlab源码含 GUI.md

对图像块应用仿射变换，我们将其称为图像扭曲（或者仿射扭曲）。该操作不仅经常应用在计算机图形学中，而且经常出现在计算机视觉算法中。 一、仿射变换原理 仿射变换能够保持图像的“平直性”，包括旋转，缩放，平移，错切操作。对于三个点，仿射变换可以将一副图像进行扭曲，使得三对对应点对可以完美地匹配上。仿射变换具有6个自由度，有三个对应点对可以给出6个约束条件（对于这三个对应点对，x和y坐标必须都要匹配） 仿射变换是在几何上定义为两个向量空间之间的一个仿射变换或者仿射映射。由一个非奇异的线性变换(运用一次函数进行的变换)接上一个平移变换组成。在有限维的情况，每个仿射变换可以由一个矩阵A和一个向量b给出，它