写出一般W*H图像的水平镜像垂直镜像的变换矩阵公式 图像数据 265 148 397

对于一个W×H大小的图像，水平和垂直镜像的变换可以通过矩阵运算实现。以下是基本的变换矩阵：

1. **水平镜像** (flipping along the vertical axis, or horizontally):
如果原图像坐标 `(x, y)` 变成新的坐标 `(x, H-y)`，那么变换矩阵就是：

   M_horizontal = [[1, 0], [0, -1]]

这里，`1` 对于 x 轴保持不变，`0` 表示不移动；`-1` 对于 y 轴表示方向反转。

2. **垂直镜像** (flipping along the horizontal axis, or vertically):
如果原图像坐标 `(x, y)` 变成新的坐标 `(W-x, y)`，那么变换矩阵就是：

   M_vertical = [[-1, 0], [0, 1]]

`-1` 表示 x 轴方向反转，y 轴保持不变。

至于您提到的数据 `265 148 397`，这可能是图像的一些像素值，不是用于计算矩阵的。通常，在实际应用中，你会使用这些数值作为矩阵运算前后的像素值对比，而不是直接参与矩阵乘法。

例如，如果你有一个宽度为 `W`，高度为 `H` 的二维数组 `img_data`，你可以通过下面的方式来应用变换：

img_data_mirror_h = np.dot(M_horizontal, img_data.T).T
img_data_mirror_v = np.dot(M_vertical, img_data.T).T

在这里，`.T` 是转置操作，因为矩阵乘法需要输入行向量，而图像数据通常是列向量。