cv::rotate仅支持90°倍数旋转，任意角度需用cv::getrotationmatrix2d配合cv::warpaffine，并设中心点为图像中心；resize缩放应区分size与fx/fy参数，下采样推荐inter_area；仿射矩阵须用cv_64f类型，黑边问题通过bordermode和bordervalue控制。
cv::rotate 只能做 90° 倍数旋转，真要任意角度得用 cv::warpAffine
很多人看到 cv::rotate 就以为能转任意角度，结果试了 cv::ROTATE_90_CLOCKWISE 以外的值直接编译失败——它只支持三个固定枚举值。真正可控角度的旋转，必须走仿射变换流程：cv::getRotationMatrix2D 构造矩阵，再用 cv::warpAffine 应用。
关键点在于旋转中心默认是图像左上角（0,0），不设成图像中心就会“偏出画布”。正确做法是传入 cv::Point2f(src.cols/2.f, src.rows/2.f) 作为中心点。
- 旋转矩阵的第三列控制平移，
cv::getRotationMatrix2D会自动算好，但如果你手动改矩阵，得注意第三列单位是像素，不是归一化坐标 - 插值方式默认是
cv::INTER_LINEAR，对旋转缩放够用；实时场景可降为cv::INTER_NEAREST加速，但边缘锯齿明显 - 目标图像尺寸不变时，旋转后内容可能被裁剪——需要提前用
cv::RotatedRect+boundingRect算外接矩形，再 resize 输出图像
cv::resize 缩放别只传 scale 值，dx/dy 和 size 要分清场景
cv::resize 看似简单，但参数选错会导致意外拉伸或模糊。核心是搞清两种调用方式的区别：
- 用
size参数（cv::Size）：明确指定输出宽高，无视原图比例，适合 UI 图标适配等强制尺寸场景 - 用
fx/fy参数：按比例缩放，更常用；但注意fx=0.5是缩小一半，不是缩小到 0.5 像素——值小于 1 时建议加cv::INTER_AREA（专为下采样优化） - 如果同时传
size和非 1.0 的fx/fy，OpenCV 会以size为准，fx/fy被忽略（文档没明说，实测如此）
常见错误：缩放后图像发虚，大概率是用了 cv::INTER_LINEAR 下采样——换成 cv::INTER_AREA 能显著改善。
仿射变换矩阵不能手算 3×3，要用 cv::getAffineTransform 或 cv::getRotationMatrix2D
OpenCV 的仿射变换只接受 2×3 矩阵（即 cv::Mat 类型为 CV_64F、大小为 2×3），不是常见的齐次 3×3。自己拼矩阵容易出错，尤其第三列的平移项符号和单位。
- 已知三个对应点（如原图三角形顶点 + 目标位置），用
cv::getAffineTransform自动生成矩阵，比手算安全得多 - 纯旋转/缩放/平移组合，优先用
cv::getRotationMatrix2D、cv::getScaleTransform（需 OpenCV 4.8+）或手动 compose：先cv::Mat::eye(2,3,CV_64F)，再改元素 - 矩阵 dtype 必须是
CV_64F（double），传CV_32F可能导致结果偏移几个像素，尤其大图上肉眼可见
执行时记得传 cv::warpAffine 的 borderMode 参数，比如 cv::BORDER_REPLICATE 防止旋转后黑边炸开。
warpAffine 边缘黑边不是 bug，是默认填充色在作怪
旋转或倾斜后图像四角出现黑边，不是算法问题，而是 cv::warpAffine 默认用 cv::Scalar(0)（全黑）填充背景。业务中往往需要透明、白底或镜像延展。
- 填白色：加参数
borderValue=cv::Scalar(255,255,255) - 透明（需 4 通道图）：确保输入是
CV_8UC4，填cv::Scalar(0,0,0,0) - 内容延展：用
cv::BORDER_REFLECT或cv::BORDER_WRAP，但要注意扭曲严重时会出现诡异拼接 - 最稳妥方案：先用
cv::warpAffine到足够大的临时图，再用cv::getRectSubPix截取有效区域，避免填色干扰
实际部署时，cv::warpAffine 的性能对 CPU 影响不小，如果只是固定角度旋转，预生成查找表（LUT）比实时计算矩阵快 2–3 倍，但代码复杂度上升——多数场景直接用现成函数更省心。
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