保留两个warpAffine情况下优化这段代码

好的，我了解了你的需求。在保留两个 cv::warpAffine() 的情况下，你可以考虑使用 OpenCV 中的 cv::Mat::mul() 函数来代替第二个 cv::warpAffine()。具体地，你可以将平移操作转化为一个仿射变换矩阵，然后将此矩阵与旋转矩阵相乘，得到最终的仿射变换矩阵，将其应用到 RoiMat 上。代码示例如下：

// 旋转操作
cv::Mat rotateMatrix = cv::getRotationMatrix2D(m_pdCenter, m_dAngle, 1.0);
cv::Mat transformed;
cv::warpAffine(RoiMat, transformed, rotateMatrix, m_mInputMat.size(), cv::INTER_LINEAR, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar());

// 平移操作
cv::Mat translateMatrix = (cv::Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, m_pdCenter.x - m_dLength * 0.5, 0, 1, m_pdCenter.y - m_dHeight * 0.5);
cv::Mat finalMatrix = translateMatrix * rotateMatrix;
cv::Mat result;
transformed.convertTo(result, CV_32FC1);
result = finalMatrix * result;
result.convertTo(result, CV_8UC1);

m_mInputMat = result;

上述代码中，首先使用 cv::getRotationMatrix2D() 函数获取旋转操作的仿射变换矩阵 rotateMatrix，然后使用 cv::warpAffine() 函数进行旋转变换，得到变换后的图像 transformed。

然后，将平移操作转化为一个仿射变换矩阵 translateMatrix，然后将其与旋转矩阵 rotateMatrix 相乘，得到最终的仿射变换矩阵 finalMatrix。接下来，将 transformed 转换为 CV_32FC1 格式，并使用 finalMatrix 进行仿射变换，得到最终的变换结果 result。最后，将结果转换回 CV_8UC1 格式，并将其保存到 m_mInputMat 中。

需要注意的是，上述代码中使用了 cv::INTER_LINEAR 作为插值方式，这是一种比较快速的插值方式。如果你需要更高的变换精度，可以使用 cv::INTER_CUBIC 或 cv::INTER_LANCZOS4 等插值方式。