编写实现二维几何变换的函数,提示该函数需要变换矩阵作为参数。
时间: 2023-09-03 19:05:50 浏览: 41
下面是一个实现二维几何变换的函数的示例代码,其中矩阵作为参数:
```python
import numpy as np
def transform(points, matrix):
"""
对二维点进行变换
:param points: 二维点的列表,每个点是一个长度为2的tuple或list,包含x和y坐标
:param matrix: 变换矩阵,是一个2x3的numpy数组
:return: 变换后的点的列表,每个点是一个长度为2的tuple或list,包含x和y坐标
"""
# 将二维点转换为二维列向量
points = np.array(points).T
points = np.vstack((points, np.ones((1, points.shape[1]))))
# 进行矩阵乘法
transformed_points = np.dot(matrix, points)
# 将二维列向量转换为二维点
transformed_points = transformed_points[:2, :].T.tolist()
return transformed_points
```
该函数将一个包含二维点的列表作为输入,以及一个2x3的变换矩阵。它将每个点视为列向量,将其与变换矩阵相乘,然后将结果转换回二维点的形式。函数返回变换后的点的列表。
使用示例:
```python
# 定义一个包含三个点的列表
points = [(0, 0), (1, 0), (0, 1)]
# 定义一个平移矩阵
translation_matrix = np.array([[1, 0, 2], [0, 1, 2]])
# 对点进行平移变换
transformed_points = transform(points, translation_matrix)
# 输出变换后的点
print(transformed_points) # 输出: [(2, 2), (3, 2), (2, 3)]
```
在上面的示例中,我们定义了三个二维点,并将它们作为输入传递给 `transform` 函数。我们还定义了一个平移矩阵,它将每个点向右和向上移动了2个单位。函数返回变换后的点的列表。在这种情况下,每个点都向右和向上移动了2个单位。