问题是skimage.transform.warp执行向后转换，而cv2.warpPerspective执行向前转换。
将cv2.WARP_INVERSE_MAP标志传递给cv2.warpPerspective解决了这个问题。（我们也可以发明变换矩阵）：

cv2_rotated = cv2.warpPerspective(img, R, dsize=skimage_rotated.shape, flags=cv2.INTER_LINEAR+cv2.WARP_INVERSE_MAP)

skimage.transform.warp文档：
skimage.transform.warp（image，inverse_map，map_args=None，...
inverse_maptransformation对象，可调用cr = f（cr，**kwargs）或ndarray

逆坐标Map，将输出图像中的坐标转换为输入图像中对应的坐标。

cv2.warpPerspective文档：
函数warpPerspective转换源图像...
当标志WARP_INVERSE_MAP被设置时。否则，转换首先使用invert进行inverted，然后将M放入上述公式中。
代码示例：

import numpy as np
import skimage.transform
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = np.random.rand(16,16).astype(np.float32)

angle = np.deg2rad(45)
cos_a, sin_a = np.cos(angle), np.sin(angle)
R = np.array([[cos_a, sin_a, -11 * (cos_a + sin_a - 1)],
             [-sin_a, cos_a, -11 * (cos_a - sin_a - 1)],
             [0, 0, 1]])

skimage_rotated = skimage.transform.warp(img, R, clip=False)

#invR = np.linalg.inv(R)
#cv2_rotated = cv2.warpPerspective(img, invR, dsize=skimage_rotated.shape)
cv2_rotated = cv2.warpPerspective(img, R, dsize=skimage_rotated.shape, flags=cv2.INTER_LINEAR+cv2.WARP_INVERSE_MAP)

print(np.count_nonzero(np.where(np.abs(skimage_rotated - cv2_rotated) > 1e-1))) #0

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(np.abs(skimage_rotated - cv2_rotated))
fig.colorbar(im)
plt.show()

np.abs(skimage_rotated - cv2_rotated)：