怎么由33的旋转 矩阵和33的平移矩阵变换为3*2的仿射矩阵 C++

在C++中，可以使用以下代码将一个3x3的旋转矩阵 R 和一个3x3的平移矩阵 T 合并为一个3x2的仿射矩阵：

cv::Mat R = ...; // 3x3旋转矩阵
cv::Mat T = ...; // 3x3平移矩阵

cv::Mat RT = cv::Mat::zeros(3, 3, R.type()); // 定义一个3x3的矩阵
cv::hconcat(R, T, RT.rowRange(0, 2)); // 将R和T水平拼接成RT
RT.at<float>(2, 2) = 1.0f; // RT矩阵的(2,2)位置赋值为1

cv::Mat M = RT(cv::Rect(0, 0, 2, 3)).clone(); // 取出RT的前两列，即3x2的子矩阵M

// M即为我们需要的3x2的仿射矩阵

这里使用了 OpenCV 中的 Mat 类来表示矩阵。其中，hconcat() 函数用于水平拼接矩阵，clone() 函数用于复制矩阵。

需要注意的是，由于 OpenCV 中的矩阵是从0开始索引的，因此在取出矩阵 RT 的前两列时，我们需要使用 cv::Rect(0, 0, 2, 3) 来指定区域。同时，我们还需要将 RT 矩阵的 (2,2) 位置赋值为1，以满足仿射变换的要求。

相关问题

仿射变换矩阵c++代码

这里是使用Python实现仿射变换矩阵的代码：

import numpy as np

def get_affine_matrix(src_points, dst_points):
    """
    通过给定的源点和目标点计算仿射变换矩阵
    """
    # 将源点和目标点按列合并为矩阵
    A = np.vstack((src_points.T, np.ones((1, src_points.shape[0]))))
    B = np.vstack((dst_points.T, np.ones((1, dst_points.shape[0]))))

    # 求解最小二乘问题
    X, _, _, _ = np.linalg.lstsq(A.T, B.T, rcond=None)

    # 将结果转换为仿射变换矩阵
    M = np.zeros((3, 3))
    M[:2, :] = X.T
    M[2, 2] = 1

    return M

其中，`src_points`和`dst_points`分别是源点和目标点的坐标矩阵，每行表示一个点的x、y坐标，矩阵的行数表示点的数量。函数返回的矩阵`M`即为仿射变换矩阵，可以用于将源图像中的点坐标变换到目标图像中。

仿射变换c++

下面是一个简单的C++代码示例，用于实现二维仿射变换：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    // 定义输入图像
    Mat srcImage = imread("input.jpg");

    // 定义仿射变换矩阵
    Mat warpMat = Mat::zeros(2, 3, CV_32FC1);
    warpMat.at<float>(0, 0) = 1.0;
    warpMat.at<float>(0, 1) = 0.2;
    warpMat.at<float>(1, 0) = 0.2;
    warpMat.at<float>(1, 1) = 1.0;

    // 定义输出图像
    Mat dstImage;

    // 进行仿射变换
    warpAffine(srcImage, dstImage, warpMat, srcImage.size());

    // 显示结果
    imshow("Input Image", srcImage);
    imshow("Output Image", dstImage);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这个示例使用OpenCV库中的warpAffine函数来实现仿射变换，其中输入图像为input.jpg，仿射变换矩阵为warpMat，输出图像为dstImage。在这个示例中，我们将输入图像沿着x轴和y轴分别平移了20%的距离。