transform.SimilarityTransform()==＞图像的相似变换=等距变换（平移+旋转变换）+均匀尺度缩放

SimilarityTransform（图像变换的一种：相似变换）

相似变换：等距变换+均匀尺度缩放，所谓等距变换就是平移+旋转变换。
变换矩阵：变换效应：角度、平行性和垂直性不发生变换。

用法

输入参数：

matrix : (3, 3) array, optional , Homogeneous transformation matrix. 可选，即上面所说的（3,3）齐次变换矩阵，具体看下面说明。

scale : float, optional（缩放因子，即s）

rotation : float, optional Rotation angle in counter-clockwise direction as radians.（旋转角度θ，逆时针，以弧度表示角度）

translation : (tx, ty) as array, list or tuple, optional ，x, y translation parameters.平移参数(tx, ty)，tx为向左平移的像素数，ty为向上平移的像素数

一个 skimage.transform._geometric.SimilarityTransform object

例如：

tform = tf.SimilarityTransform(scale=1.5,rotation=np.deg2rad(10),translation=(10,12)) # 缩放1.5倍，逆时针旋转10度，向左平移10pix，向上平移12pix

from numpy import array
from skimage import transform as trans
import numpy as np
from PIL import Imageimg = Image.open('dog.png')
# img.show()tform = trans.SimilarityTransform(scale=1.5,rotation=np.deg2rad(10),translation=(10,12)) # 图像转换规则tform = trans.SimilarityTransform() # 什么转换都不做img1 = array(img,'f')# 将图像转为数组类型，由于可能对im1直接进行运算，对整型的像素数据的除运算，会导致小数丢失。故需要增加'f'optionimg2 = trans.warp(img1,tform) # 进行图像变换img2=Image.fromarray(np.uint8(img2)) # 从array类型转为图像类型
img2.show()

转换前后的变换：

https://blog.csdn.net/C_chuxin/article/details/100546657

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