如何计算一个点经过一个放射变换矩阵后的坐标
时间: 2024-01-14 14:04:34 浏览: 24
设点的坐标为 (x, y),放射变换矩阵为 M,经过放射变换后的坐标为 (x', y'),则有:
```
[x'] [m11 m12 m13] [x]
[y'] = [m21 m22 m23] * [y]
[ 1] [m31 m32 m33] [1]
```
其中,m11、m12、m13、m21、m22、m23、m31、m32、m33 是放射变换矩阵 M 的九个元素。
具体计算步骤如下:
1. 将点坐标表示为齐次坐标形式:[x, y, 1]。
2. 将放射变换矩阵 M 与齐次坐标进行矩阵乘法运算,得到变换后的齐次坐标:[x', y', w']。
3. 将变换后的齐次坐标转换为二维坐标:(x' / w', y' / w')。
其中,w' 表示变换后的齐次坐标的第三个分量。如果 w' 不等于 1,则需要将变换后的齐次坐标除以 w' 得到二维坐标。
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如何计算一个点经过一个放射变换矩阵后的坐标,使用C++调用opencv回复
在 OpenCV 中,可以使用函数 `cv::transform()` 来计算一个点经过一个放射变换矩阵后的坐标。下面是一个示例代码:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 定义放射变换矩阵
cv::Mat affMat = cv::Mat::eye(2, 3, CV_32F);
affMat.at<float>(0, 0) = 0.5;
affMat.at<float>(0, 1) = -0.2;
affMat.at<float>(1, 0) = 0.2;
affMat.at<float>(1, 1) = 0.5;
affMat.at<float>(0, 2) = 100;
affMat.at<float>(1, 2) = 50;
// 定义原始点坐标
cv::Point2f pt(50, 50);
// 计算变换后的点坐标
cv::Mat srcPts = cv::Mat::ones(3, 1, CV_32FC1);
srcPts.at<float>(0, 0) = pt.x;
srcPts.at<float>(1, 0) = pt.y;
cv::Mat dstPts = affMat * srcPts;
cv::Point2f dst(dstPts.at<float>(0, 0), dstPts.at<float>(1, 0));
// 输出结果
std::cout << "Original point: (" << pt.x << ", " << pt.y << ")" << std::endl;
std::cout << "Transformed point: (" << dst.x << ", " << dst.y << ")" << std::endl;
return 0;
}
```
在上面的示例代码中,定义了一个 2x3 的放射变换矩阵 `affMat`,并且定义了原始点坐标 `pt`。然后,使用 `cv::Mat` 类型的变量 `srcPts` 存储原始点坐标,使用 `cv::Mat` 类型的变量 `dstPts` 存储变换后的点坐标。最后,将变换后的点坐标从 `cv::Mat` 类型转换为 `cv::Point2f` 类型,输出结果。
图像放射变换后,如何将显示的图像放入更大的坐标系中,代码实现
可以使用 OpenCV 库中的 warpPerspective 函数来实现图像放射变换,并将变换后的图像放入更大的坐标系中。具体实现代码如下:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 读取原始图像
Mat src = imread("input.jpg");
// 定义变换矩阵
Mat M = (Mat_<double>(3,3) << 1.2, .3, 10, -.2, 1.3, 20, , , 1);
// 进行图像放射变换
Mat dst;
warpPerspective(src, dst, M, Size(800, 600));
// 显示变换后的图像
imshow("output", dst);
waitKey();
return ;
}
```
其中,M 是一个 3x3 的变换矩阵,可以通过 OpenCV 中的 getPerspectiveTransform 函数计算得到。Size(800, 600) 表示将变换后的图像放入一个 800x600 的坐标系中。