仿射变换矩阵c++代码

这里是使用Python实现仿射变换矩阵的代码：

import numpy as np

def get_affine_matrix(src_points, dst_points):
    """
    通过给定的源点和目标点计算仿射变换矩阵
    """
    # 将源点和目标点按列合并为矩阵
    A = np.vstack((src_points.T, np.ones((1, src_points.shape[0]))))
    B = np.vstack((dst_points.T, np.ones((1, dst_points.shape[0]))))

    # 求解最小二乘问题
    X, _, _, _ = np.linalg.lstsq(A.T, B.T, rcond=None)

    # 将结果转换为仿射变换矩阵
    M = np.zeros((3, 3))
    M[:2, :] = X.T
    M[2, 2] = 1

    return M

其中，`src_points`和`dst_points`分别是源点和目标点的坐标矩阵，每行表示一个点的x、y坐标，矩阵的行数表示点的数量。函数返回的矩阵`M`即为仿射变换矩阵，可以用于将源图像中的点坐标变换到目标图像中。

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编写open cv 已知三点对应关系，求做仿射变换的c++代码

下面是一个简单的C++代码示例，可以根据三个已知点之间的对应关系计算出仿射变换矩阵：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 三个已知点
    vector<Point2f> src_pts = { Point2f(0, 0), Point2f(100, 0), Point2f(0, 100) };
    vector<Point2f> dst_pts = { Point2f(50, 50), Point2f(150, 50), Point2f(50, 150) };

    // 计算仿射变换矩阵
    Mat affine = getAffineTransform(src_pts, dst_pts);

    // 输出矩阵
    cout << "Affine Matrix:\n" << affine << endl;

    return 0;
}

在此示例中，我们使用了`getAffineTransform()`函数来计算仿射变换矩阵。该函数需要两个输入参数：源点和目标点的向量，每个向量包含三个点的(x,y)坐标。函数返回一个2x3的仿射变换矩阵，其中前两列是旋转和缩放（平移）分量，第三列是变换后的图像偏移量。

eigen 两个矩阵 仿射变换代码

以下是使用Eigen库进行仿射变换的示例代码：

#include <Eigen/Dense>

int main()
{
    // 定义原始矩阵
    Eigen::Matrix3f originalMatrix;
    originalMatrix << 1, 2, 3,
                      4, 5, 6,
                      7, 8, 9;

    // 定义仿射变换矩阵
    Eigen::Affine3f affineMatrix;
    affineMatrix = Eigen::Translation3f(1.0f, 2.0f, 3.0f) * 
                   Eigen::AngleAxisf(M_PI/4, Eigen::Vector3f::UnitX()) * 
                   Eigen::Scaling(2.0f, 1.0f, 1.0f);

    // 进行仿射变换
    Eigen::Matrix3f transformedMatrix = (affineMatrix.matrix().inverse() * originalMatrix * affineMatrix.matrix()).block<3, 3>(0, 0);

    // 打印结果
    std::cout << "Original matrix:\n" << originalMatrix << std::endl;
    std::cout << "Transformed matrix:\n" << transformedMatrix << std::endl;

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先定义了一个3x3的原始矩阵。然后，我们定义了一个仿射变换矩阵，其中包括平移、旋转和缩放操作。最后，我们将原始矩阵与仿射变换矩阵相乘，得到变换后的矩阵。

需要注意的是，Eigen库中的仿射变换矩阵是4x4的，因此我们需要使用`affineMatrix.matrix()`方法将其转换为3x3矩阵进行矩阵乘法运算。同时，由于仿射变换矩阵是一个线性变换，我们需要通过矩阵逆和正常数乘法来计算变换后的矩阵。