1、前言

图像的几何变换是指改变图像的几何结构，大小、形状等等，让图像呈现出具备缩放、翻转、映射和透视的效果

图像的几何变换都比较复杂，计算也很复杂。

例如仿射变换，像素点的位置和灰度值都需要变换。

数字图像处理中利用后向传播的方法，将像素点变换后的位置通过逆运算映射回原图的位置，然后取该位置的像素点。这是为了防止两个像素点映射到同一位置，而不知道如何定义该点像素灰度值的问题

在深度学习中，图像增广的方式就是通过对图片随机的几何变换或者灰度变换达到扩充数据的目的

2、缩放

图像的缩小和放大，利用resize方法

需要注意的是，这里缩放有两种方式，一种是dsize直接给出缩放后的尺寸，一种是fx、fy给出图像缩放的比例

下面分别介绍

2.1 dsize 缩放

dsize 参数格式是元组，例如（w，h），表示图像缩放后的宽度和高度

如果使用了dsize参数，可以忽略fx、fy参数