matlab 應該更加完善。相同的仿射矩陣，比如用一個30度的旋轉矩陣，對同一影象做旋轉出來，顯示出來的影象效果如下：

我只要實現旋轉操作，顯示的結果就是是完美的整幅影象。而python呼叫opencv的函式進行操作，還需要考慮一些引數，比如旋轉中心，另外，在影象旋轉後的尺寸上也要加入控制： 

M1 = cv2.getRotationMatrix2D((round(h/2),round(w/2)),30,1)

img_tr = cv2.warpAffine(im1, M1, (round(im1.shape[1]*1.0),round(im1.shape[0]*1.0)))

這句程式碼中我還把原圖的行列數倒過來，才能得到相對可以接受的影象，只是，結果仍然不是影象的全貌：

可以看到，opencv需要更加複雜的控制才能得到整體的效果，上面的兩句程式碼調整為：

M1 = cv2.getRotationMatrix2D((round(h/1.3),round(w/3.5)),30,1)

img_tr = cv2.warpAffine(im1, M1, (round(im1.shape[1]*1.7),round(im1.shape[0]*1.3)))

顯示結果才是較為完整的旋轉效果：

對比證明，matlab可以讓工程師更專注於演算法的效果，不必考慮邊邊角角的問題，而opencv的應用則需要考慮更多問題，比如經過變換後的尺寸變化等，這會牽扯一部分精力到實現的細節中去。大部分的工程實現中，演算法原理和效果在模擬階段已經ok了，實現起來卻是問題多多，由此可見一斑。