transform 矩阵 中心点缩放

时间: 2023-07-07 18:45:54 浏览: 235
在 Android 中,可以使用矩阵(Matrix)来实现 View 的变换,包括平移、旋转、缩放等。可以通过矩阵的 setScale(float sx, float sy, float px, float py) 方法来实现指定中心点的缩放。 该方法的前两个参数分别表示水平和竖直方向的缩放比例,后两个参数表示缩放的中心点的坐标。因此,可以通过设置这两个参数来指定缩放中心点。 例如,要使一个 View 以其左上角为缩放中心点进行缩放,可以使用如下代码: ```java Matrix matrix = new Matrix(); matrix.setScale(2.0f, 2.0f, 0, 0); // 水平方向和竖直方向缩放比例均为2倍,缩放中心点为左上角 view.setTransform(matrix); ``` 同样地,如果要使一个 View 以其右下角为缩放中心点进行缩放,可以使用如下代码: ```java Matrix matrix = new Matrix(); matrix.setScale(0.5f, 0.5f, view.getWidth(), view.getHeight()); // 水平方向和竖直方向缩放比例均为0.5倍,缩放中心点为右下角 view.setTransform(matrix); ``` 需要注意的是,使用矩阵进行变换时,需要先调用 View 的 setLayerType() 方法将其硬件加速。另外,使用矩阵进行变换的性能一般比直接使用 View 的属性进行变换要高,但也更加复杂。
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高度矩阵特征点匹配matlab算法sift

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法是一种基于特征点的图像匹配算法,可以实现图像的特征提取、特征匹配和物体识别等功能,被广泛应用于计算机视觉领域。 SIFT算法的实现步骤如下: 1. 尺度空间构建:使用高斯差分金字塔(Gaussian difference pyramid)对原始图像进行卷积,得到不同尺度下的高斯图像,并计算不同尺度下的DoG(Difference of Gaussian)图像,得到尺度空间。 2. 关键点检测:在尺度空间中寻找局部极值点,作为特征点。 3. 方向分配:根据特征点周围像素的梯度方向统计,确定特征点的主方向。 4. 特征描述:以特征点为中心,划分为16个子区域,统计每个子区域内像素的梯度幅值和方向,形成128维的特征向量。 5. 特征匹配:使用欧氏距离或余弦相似度等方法,计算两张图像的特征向量之间的相似度,选取最优匹配。 在MATLAB中,可以使用VLFeat工具箱来实现SIFT算法。具体实现步骤如下: 1. 安装VLFeat工具箱,并将其添加到MATLAB的搜索路径中。 2. 加载图像,将其转换为灰度图像,并将像素值缩放到0-255之间。 3. 使用VLFeat中的sift函数,对图像进行SIFT特征提取,得到每个特征点的位置、尺度、方向和描述子。 4. 使用VLFeat中的match函数,对两张图像的特征点进行匹配,得到最优匹配。 5. 使用VLFeat中的plot函数,将匹配结果可视化。 示例代码: ```matlab % 加载图像 img1 = imread('image1.jpg'); img2 = imread('image2.jpg'); % 转换为灰度图像 img1_gray = rgb2gray(img1); img2_gray = rgb2gray(img2); % 缩放像素值 img1_gray = im2single(img1_gray); img2_gray = im2single(img2_gray); % SIFT特征提取 [f1, d1] = vl_sift(img1_gray); [f2, d2] = vl_sift(img2_gray); % 特征点匹配 [matches, scores] = vl_ubcmatch(d1, d2); % 可视化匹配结果 figure; imshow([img1, img2]); hold on; plot([f1(1, matches(1,:)); f2(1, matches(2,:))+size(img1,2)], ... [f1(2, matches(1,:)); f2(2, matches(2,:))], '-'); ``` 这样就可以实现SIFT特征点匹配算法了。

需要使用鼠标滚轮使图形以鼠标为中心进行缩放显示

非常抱歉,我在之前的回答中遗漏了以鼠标为中心缩放的部分。以下是更新后的代码: ```csharp using System; using System.Drawing; using System.Windows.Forms; namespace GraphicsPathExample { public partial class Form1 : Form { private GraphicsPath graphicsPath; private float scaleFactor = 1.0f; private Point scaleCenter; public Form1() { InitializeComponent(); // 创建一个GraphicsPath对象,并添加一些图形路径 graphicsPath = new GraphicsPath(); graphicsPath.AddEllipse(50, 50, 200, 100); graphicsPath.AddRectangle(new Rectangle(100, 150, 150, 100)); // 设置PictureBox的鼠标事件 pictureBox1.MouseWheel += PictureBox1_MouseWheel; pictureBox1.MouseMove += PictureBox1_MouseMove; } protected override void OnPaint(PaintEventArgs e) { base.OnPaint(e); // 创建一个缩放变换矩阵 Matrix matrix = new Matrix(); matrix.Scale(scaleFactor, scaleFactor); matrix.Translate(scaleCenter.X, scaleCenter.Y); // 在PictureBox上绘制图形路径 e.Graphics.Transform = matrix; e.Graphics.DrawPath(Pens.Black, graphicsPath); } private void PictureBox1_MouseWheel(object sender, MouseEventArgs e) { // 计算缩放因子 float delta = e.Delta / 1200.0f; scaleFactor += delta; // 限制缩放因子的范围 if (scaleFactor < 0.1f) scaleFactor = 0.1f; if (scaleFactor > 5.0f) scaleFactor = 5.0f; // 计算缩放中心点位置 scaleCenter = e.Location; // 重新绘制PictureBox pictureBox1.Invalidate(); } private void PictureBox1_MouseMove(object sender, MouseEventArgs e) { if (e.Button == MouseButtons.Middle) { // 更新缩放中心点位置 scaleCenter = e.Location; // 重新绘制PictureBox pictureBox1.Invalidate(); } } } } ``` 在这个更新后的示例代码中,我们添加了一个新的变量`scaleCenter`来存储缩放的中心点位置。在PictureBox的MouseWheel事件和MouseMove事件中,我们都更新了`scaleCenter`的值。 在MouseWheel事件中,我们根据鼠标滚轮的滚动值来计算缩放因子,并根据鼠标的位置更新`scaleCenter`。在MouseMove事件中,如果鼠标中键按下并移动,我们也更新了`scaleCenter`的值。 然后,在OnPaint事件中,我们先使用Translate方法将画布平移至缩放中心点位置,然后再进行缩放操作。这样就可以实现以鼠标为中心进行缩放显示了。 希望这次的回答能满足你的需求!如果还有其他问题,请随时提问。
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