cv2.findHomography返回并不是真正的仿射矩阵，怎么根据返回值计算出仿射矩阵

您是正确的，cv2.findHomography 返回的是透视变换矩阵，而不是真正的仿射矩阵。透视变换矩阵是一个 3x3 的矩阵，而仿射矩阵是一个 2x3 的矩阵。

要从透视变换矩阵计算出仿射矩阵，可以使用如下步骤：

1. 获取透视变换矩阵的前两行（2x3 的子矩阵）。
2. 将这两行作为仿射矩阵的前两行。
3. 将仿射矩阵的第三行设置为 `[0, 0, 1]`。

下面是一个示例代码，演示如何从透视变换矩阵计算出仿射矩阵：

import cv2
import numpy as np

# 假设的透视变换矩阵
homography_matrix = np.array([[a, b, c], [d, e, f], [g, h, 1]])

# 计算仿射矩阵
affine_matrix = homography_matrix[:2, :]

# 设置仿射矩阵的第三行
affine_matrix = np.vstack([affine_matrix, [0, 0, 1]])

# 输出仿射矩阵
print(affine_matrix)

在代码中，您需要根据实际情况替换 `homography_matrix` 的值。然后，我们提取透视变换矩阵的前两行作为仿射矩阵的前两行，并将仿射矩阵的第三行设置为 `[0, 0, 1]`。最后，输出仿射矩阵。

通过这个过程，您可以从透视变换矩阵计算出对应的仿射矩阵。

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在OpenCV中，可以使用cv::decomposeProjectionMatrix()函数从仿射矩阵中获取旋转、平移和缩放的值。

假设我们有一个3x3的仿射矩阵A，可以将其拆分成3x3的旋转矩阵R、3x1的平移向量t和3x1的缩放向量s，具体方法如下：

cv::Mat A = ...; // 输入的3x3仿射矩阵
cv::Mat R, t, s;
cv::decomposeProjectionMatrix(A, R, t, s);

拆分后的旋转矩阵R是一个3x3的矩阵，其中R(0,0)、R(0,1)、R(1,0)和R(1,1)可以用来计算图像的旋转角度。

具体来说，我们可以使用以下公式来计算旋转角度：

double angle = atan2(R(1,0), R(0,0)) * 180 / CV_PI;

其中atan2()函数是求反正切的函数，atan2(y,x)的返回值是y/x的反正切值，单位是弧度。最后将弧度转换为角度即可。

需要注意的是，上述方法仅适用于旋转角度在[-90度, 90度]之间的情况，如果旋转角度在其他范围内，则需要进行特殊处理。

cv2.estimateAffinePartial2D用法

cv2.estimateAffinePartial2D函数的用法如下：

retval, affine = cv2.estimateAffinePartial2D(src, dst)

参数：
- src：源图像中的点集，可以是一个N×2的浮点型数组，其中N是点的数量。
- dst：目标图像中的点集，与src参数对应，也是一个N×2的浮点型数组。
- retval：布尔值，用于指示估计是否成功。
- affine：输出的2x3仿射矩阵。

返回值：
- retval：布尔值，表示仿射变换是否成功估计。
- affine：2x3的浮点型仿射矩阵，用于将源图像中的点映射到目标图像中的点。

注意：该函数仅适用于部分仿射变换的估计，即只考虑平移、旋转和缩放，不考虑剪切和透视变换。如果需要进行完整的仿射变换估计，可以使用cv2.estimateAffine2D函数。

示例用法：

import cv2
import numpy as np

# 定义源图像中的点集
src_points = np.float32([[50, 50], [200, 50], [50, 200]])

# 定义目标图像中的点集
dst_points = np.float32([[10, 100], [200, 50], [100, 250]])

# 估计部分仿射变换
retval, affine = cv2.estimateAffinePartial2D(src_points, dst_points)

if retval:
    print("仿射变换估计成功")
    print("仿射矩阵：")
    print(affine)
else:
    print("仿射变换估计失败")

这个例子中，我们定义了源图像中的三个点和目标图像中的三个点，然后使用cv2.estimateAffinePartial2D函数估计部分仿射变换。如果估计成功，将打印出仿射矩阵，否则打印出估计失败的提示。