halcon中vector_to_rigid参数

`vector_to_rigid`是Halcon中的一个函数，用于将一个2D矢量(向量)转换为一个刚性变换。该函数的参数包括：

- Vector：输入的2D矢量，类型为1x2的元组，表示平移分量。
- Angle：输入的旋转角度，类型为实数，表示旋转角度(单位为弧度)。
- Row：输入的参考点行坐标，类型为整数，表示参考点的行坐标。
- Column：输入的参考点列坐标，类型为整数，表示参考点的列坐标。
- HomMat2D：输出的2D齐次变换矩阵，类型为3x3的元组，表示刚性变换矩阵。

具体地，`vector_to_rigid`函数的作用是将输入的2D矢量和旋转角度作为平移和旋转分量，构造一个2D刚性变换矩阵，并将该矩阵存储在输出参数`HomMat2D`中。该变换矩阵的形式为：

[cos(Angle) -sin(Angle) x]
[sin(Angle)  cos(Angle) y]
[     0           0      1]

其中，(x,y)为输入的2D矢量，Angle为输入的旋转角度。这个变换矩阵可以用于对图像进行平移和旋转操作。参考点的坐标(行、列)用于确定变换后的图像位置。

相关问题

halcon中vector_to_rigid

在 HDevelop 中，可以使用 vector_to_rigid 函数将一个向量（表示旋转）和一个点（表示平移）转换为一个刚性变换矩阵。这个函数的语法如下：

其中，TVector 表示输入的旋转向量，TPoint 表示输入的平移点，THomMat2D 表示输出的刚性变换矩阵。这个函数的作用是将向量和点转换为一个 2D 的刚性变换矩阵。

需要注意的是，向量和点的格式都是以列向量的形式输入，而输出的刚性变换矩阵是以行优先的方式排列的。如果你想在 Halcon 中使用刚性变换矩阵进行图像变换，可以使用 affine_trans_image 函数。

halcon中vector_to_rigid与vector_to_hom_mat2d区别

在 Halcon 中，vector_to_rigid 和 vector_to_hom_mat2d 都是用于计算 2D 刚性变换矩阵的函数，但它们之间有一些区别：

1. vector_to_rigid 的输入是一个旋转向量和一个平移点，输出是一个刚性变换矩阵。而 vector_to_hom_mat2d 的输入是一个旋转向量，一个平移向量和一个缩放因子，输出也是一个刚性变换矩阵。
2. vector_to_rigid 可以处理任意的旋转角度，而 vector_to_hom_mat2d 只能处理旋转角度为 0 到 360 度之间的情况。
3. vector_to_rigid 可以处理旋转向量和平移点的输入格式为列向量的情况，而 vector_to_hom_mat2d 的输入格式必须为行向量。

因此，如果需要进行任意角度旋转的 2D 刚性变换矩阵计算，可以使用 vector_to_rigid 函数。如果需要进行 0 到 360 度旋转的 2D 刚性变换矩阵计算，可以使用 vector_to_hom_mat2d 函数。