OpenCvSharp矩阵求逆。

OpenCvSharp是OpenCV的C#封装库，它提供了与OpenCV相似的功能和接口。在OpenCvSharp中，可以使用`Cv2.Invert`方法来求矩阵的逆矩阵。下面是一个示例代码，演示了如何使用OpenCvSharp求矩阵的逆矩阵：

using OpenCvSharp;

// 创建一个2x2的矩阵
Mat mat = new Mat(2, 2, MatType.CV_64FC1);
mat.Set<double>(0, 0, 747.8561839552103);
mat.Set<double>(0, 1, 359.9317804054358);
mat.Set<double>(1, 0, 204.6165451419812);
mat.Set<double>(1, 1, 241.7376332155144);

// 求矩阵的逆矩阵
Mat invMat = new Mat();
Cv2.Invert(mat, invMat);

// 打印逆矩阵
Console.WriteLine("Inverse matrix:");
Console.WriteLine(invMat);

请注意，上述代码中的`MatType.CV_64FC1`表示矩阵的数据类型为64位浮点数。你可以根据实际情况选择适当的数据类型。

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using OpenCvSharp;
using System;

namespace AffineTransformation
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 读取原始图像
            Mat src = Cv2.ImRead("lena.jpg");

            // 定义变换矩阵
            Mat affine = new Mat(2, 3, MatType.CV_32FC1);
            affine.Set<double>(0, 0, Math.Cos(Math.PI / 4));
            affine.Set<double>(0, 1, -Math.Sin(Math.PI / 4));
            affine.Set<double>(0, 2, src.Width / 2);
            affine.Set<double>(1, 0, Math.Sin(Math.PI / 4));
            affine.Set<double>(1, 1, Math.Cos(Math.PI / 4));
            affine.Set<double>(1, 2, src.Height / 2);

            // 进行仿射变换
            Mat dst = new Mat();
            Cv2.WarpAffine(src, dst, affine, src.Size(), InterpolationFlags.Linear, BorderTypes.Constant);

            // 显示结果图像
            Cv2.ImShow("Original", src);
            Cv2.ImShow("Affine Transformation", dst);
            Cv2.WaitKey(0);
        }
    }
}

上述代码中，首先使用`Cv2.ImRead()`函数读取原始图像，然后定义一个2x3的矩阵`affine`，用来表示仿射变换的变换矩阵。在本例中，我们将原始图像绕图像中心逆时针旋转45度，并平移到图像中心。然后使用`Cv2.WarpAffine()`函数进行仿射变换，将原始图像进行变换得到目标图像。最后，使用`Cv2.ImShow()`函数显示原始图像和变换后的图像，并使用`Cv2.WaitKey()`函数等待用户按下任意键关闭窗口。

需要注意的是，在进行仿射变换时，需要通过变换矩阵来指定变换操作。可以使用`Cv2.GetAffineTransform()`函数或者`Cv2.GetAffineTransform()`函数来计算仿射变换的变换矩阵。在本例中，我们手动定义了一个变换矩阵，以实现图像的逆时针旋转和平移操作。

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5. `ShapeMatchModes.SignedI2`: 形状匹配度量中使用的第二种有符号逆归一化矩阵。

6. `ShapeMatchModes.SignedI3`: 形状匹配度量中使用的第三种有符号逆归一化矩阵。

这些模式用于计算形状匹配度量，以确定两个形状之间的相似程度。在具体使用时，需要根据实际情况选择合适的模式，以获得最佳的匹配结果。