import cv2
import affine

# 画像を読み込む
img = cv2.imread("image.bmp", cv2.IMREAD_UNCHANGED) 

height, width, _ = img.shape

# 回転行列の取得
affineMatrix = cv2.getRotationMatrix2D((width/2, height/2), 30, 0.8)
print(affineMatrix)

# アフィン変換
img = cv2.warpAffine(img, affineMatrix, (width, height))

# 画像の表示
cv2.imshow("Image", img)

# キー入力待ち(ここで画像が表示される)
cv2.waitKey()

warpAffine( src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]] ) -> dst

getRotationMatrix2D( center, angle, scale ) -> retval

getPerspectiveTransform( src, dst) -> retval

# affine.py

import cv2
import numpy as np

def scaleMatrix(scale):
    '''拡大縮小用アフィン変換行列の取得(X方向とY方向同じ倍率)'''
    mat = identityMatrix() # 3x3の単位行列
    mat[0,0] = scale
    mat[1,1] = scale

    return mat

def scaleXYMatrix(sx, sy):
    '''拡大縮小用アフィン変換行列の取得(X方向とY方向の倍率をぞれぞれ指定)'''
    mat = identityMatrix() # 3x3の単位行列
    mat[0,0] = sx
    mat[1,1] = sy

    return mat

def translateMatrix(tx, ty):
    '''平行移動用アフィン変換行列の取得'''
    mat = identityMatrix() # 3x3の単位行列
    mat[0,2] = tx
    mat[1,2] = ty

    return mat

def rotateMatrix(deg):
    '''回転用アフィン変換行列の取得'''
    mat = identityMatrix() # 3x3の単位行列
    rad = np.deg2rad(deg) # 度をラジアンへ変換
    sin = np.sin(rad)
    cos = np.cos(rad)

    mat[0,0] = cos
    mat[0,1] = -sin
    mat[1,0] = sin
    mat[1,1] = cos

    return mat

def scaleAtMatrix(scale, cx, cy):
    '''点(cx, cy)を基点とした拡大縮小用アフィン変換行列の取得'''

    # 基点の座標を原点へ移動
    mat = translateMatrix(-cx, -cy)
    # 原点周りに拡大縮小
    mat = scaleMatrix(scale).dot(mat)
    # 元の位置へ戻す
    mat = translateMatrix(cx, cy).dot(mat)

    return mat

def rotateAtMatrix(deg, cx, cy):
    '''点(cx, cy)を基点とした回転用アフィン変換行列の取得'''

    # 基点の座標を原点へ移動
    mat = translateMatrix(-cx, -cy)
    # 原点周りに回転
    mat = rotateMatrix(deg).dot(mat)
    # 元の位置へ戻す
    mat = translateMatrix(cx, cy).dot(mat)

    return mat

def afiinePoint(mat, px, py):
    '''点(px, py)をアフィン変換行列(mat)で変換した後の点を取得'''

    srcPoint = np.array([px, py, 1])

    return mat.dot(srcPoint)[:2]

def inverse(mat):
    '''行列の逆行列を求める'''
    return np.linalg.inv(mat)

def identityMatrix():
    '''3x3の単位行列を取得'''
    return np.eye(3, dtype = np.float32) # 3x3の単位行列

import affine

import cv2
import affine # affine.pyファイルを同一フォルダに置くこと

# 中心座標
cx = 100
cy = 5
# 回転角度
angle = 30
# 拡大縮小
scale = 0.8

# OpenCVのgetRotationMatrix2D()関数と同等のアフィン変換行列を求める
matAffine = affine.translateMatrix(-cx, -cy)                # 原点へ平行移動
matAffine = affine.scaleMatrix(scale).dot(matAffine)        # 拡大縮小
matAffine = affine.rotateMatrix(-angle).dot(matAffine)      # 回転
matAffine = affine.translateMatrix(cx, cy).dot(matAffine)   # 中心へ戻す
print(matAffine)
#[[ 0.6928203  0.4       28.717972 ]
# [-0.4        0.6928203 41.5359   ]
# [ 0.         0.         1.       ]]

# OpenCVのgetRotationMatrix2D()関数を実行し、求めたアフィン変換行列が上記と一致している事を確認
matAffine_cv = cv2.getRotationMatrix2D((cx, cy), angle, scale)
print(matAffine_cv)
#[[ 0.69282032  0.4        28.7179677 ]
# [-0.4         0.69282032 41.53589838]]

img = cv2.warpAffine(img, affineMatrix[:2,], (width, height))

import numpy as np
import cv2

# 画像データ
img = np.array(
    [[0,   255,   0],
     [255,   0, 255],
     [0,   255,   0],
    ],
    dtype = np.uint8
    )

# OpenCVでアフィン変換行列を求める
matAffine = cv2.getRotationMatrix2D(center=(0,0), angle=0, scale=100)

# アフィン変換
img = cv2.warpAffine(img, matAffine, (300, 300), flags = cv2.INTER_NEAREST)

# 画像の表示
cv2.imshow("Image", img)

# キー入力待ち(ここで画像が表示される)
cv2.waitKey()

import numpy as np
import cv2
import affine # afiine.py のファイルが同一フォルダにあること

# 画像データ
img = np.array(
    [[0,   255,   0],
     [255,   0, 255],
     [0,   255,   0],
    ],
    dtype = np.uint8
    )

# OpenCVでアフィン変換行列を求める
matAffine = affine.translateMatrix(0.5, 0.5)            # 平行移動
matAffine = affine.scaleMatrix(100).dot(matAffine)      # １００倍の拡大
matAffine = affine.translateMatrix(-0.5, -0.5).dot(matAffine) # 原点の位置へ移動

# アフィン変換
img = cv2.warpAffine(img, matAffine[:2,], (300, 300), flags = cv2.INTER_NEAREST)

# 画像の表示
cv2.imshow("Image", img)

# キー入力待ち(ここで画像が表示される)
cv2.waitKey()