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++
时间: 2024-03-09 13:51:24 浏览: 34
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:
```cpp
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:
```python
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。
提供平移、旋转、缩放、剪切,对图像进行仿射变换。C++
可以使用OpenCV库中的warpAffine函数来实现图像的仿射变换。具体步骤如下:
1. 定义一个2x3矩阵M,用于表示仿射变换的参数,包括平移、旋转、缩放和剪切等。
2. 调用warpAffine函数,传入待转换的图像、仿射变换矩阵M以及输出图像的大小。
3. warpAffine函数会返回一个转换后的图像,可以将其保存到文件或显示出来。
以下是一个示例代码,实现对图像进行平移和旋转的仿射变换:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat img = imread("test.jpg");
if (img.empty())
{
return -1;
}
// 定义仿射变换矩阵M,平移(100, 100)并绕图像中心点旋转45度
Mat M = getRotationMatrix2D(Point2f(img.cols / 2, img.rows / 2), 45, 1);
M.at<double>(0, 2) += 100;
M.at<double>(1, 2) += 100;
// 进行仿射变换
Mat dst;
warpAffine(img, dst, M, Size(img.cols, img.rows));
// 显示原始图像和变换后的图像
imshow("Original", img);
imshow("Affine Transform", dst);
waitKey(0);
return 0;
}
```
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