1.将原始点(x,y)和变换后的点(x',y')组成一个矩阵,形式如下: [ x y 1 ] [ x' y' 1 ] 2.再将上述矩阵和仿射变换矩阵组成一个大矩阵,形式如下: [ x y 1 0 0 0 ] [ a ] [ x' ] [ x' y' 1 0 0 0 ] [ b ] = [ y' ] [ 0 0 0 x y 1 ] [ c ] [ 0 0 0 x' ...
基于图像特征的配准中,仿射变换矩阵用于将一个图像的特征点映射到另一个图像上,从而实现两个图像的对齐。仿射变换矩阵是一个2x3的矩阵,可以通过一组对应的特征点来计算得到。 在计算仿射变换矩阵时,通常使用最小二乘法来拟合特征点之间的关系。具体步骤如下: ...
Row2,Column2,Angle2:输入变换目的的坐标和角度 HomMat2D:输出仿射变换矩阵 二、根据两个以上特征点计算仿射变换矩阵 1、vector_to_rigid( : :Px,Py,Qx,Qy:HomMat2D) 功能:根据两个以上点对计算刚性(不支持缩放)仿射变换矩阵,支持旋转和平移 Px,Py:输入原始点的坐标组 Qx,Qy:输入变换目的的坐标组 HomMat2D:...
首先,需要计算出原始图像中这三个点之间的向量差(即矢量),以及目标图像中这三个点之间的向量差。然后,我们将目标图像中的向量差除以原始图像中的向量差,得到一个比例因子。这个比例因子将被用于构建仿射变换矩阵。 具体来说,假设P1到P2的向量差为(v1, v2),P1到P3的向量差为(w1, w2),q1到q2的向量差为(u1...
中间这个矩阵是translate/rotate/scale计算出来的假设结果,因为不涉及perspective,因此最下面一行的值固定。由于有矩阵乘法结合律,因此多个transform可以先算内容形成中间这个矩阵,也可以后算。 在实现中,一般是先算transform形成中间这个变换矩阵,简称为T1,然后再左乘、右乘transform-origin,形成最终的T2。
我们先来看平移变换。平移是将平面上的所有点都沿着一个给定的向量进行移动。如果我们有一个平面上的点P(x, y),对其进行平移变换后得到的点是P'(x', y'),其中x' = x + dx,y' = y + dy。这可以用以下矩阵表示: [1 0 dx] [0 1 dy] 这个矩阵同时也代表单位矩阵加上一个平移向量(dx, dy)。
一个任意的仿射变换都能表示为乘以一个矩阵(线性变换) 接着再加上一个向量(平移). 综上所述, 我们能够用仿射变换来表示: 旋转(线性变换) 平移(向量加) 缩放操作 (线性变换) 你现在可以知道, 事实上, 仿射变换代表的是两幅图之间的关系. 我们通常使用 ...
三、python中进行仿射变换矩阵计算的基本步骤 1. 导入相应的python库 2. 定义原始图像的关键点 3. 定义目标图像的关键点 4. 使用相关函数计算仿射变换矩阵 四、python实例演示 1. 确定原始图像和目标图像的关键点坐标 2. 利用相关python库计算仿射变换矩阵 3. 对原始图像进行仿射变换 五、python仿射变换矩阵计算的...
在Python中计算仿射变换矩阵,通常使用OpenCV库中的cv2.getAffineTransform函数。以下是一个详细的步骤说明,包括必要的代码片段: 1. 导入必要的Python库 首先,需要导入numpy和opencv-python(通常简称为cv2)库。这两个库分别用于数值计算和图像处理。 python import numpy as np import cv2 2. 准备源图像和目标图像上...
在OpenCV库中,可以使用`getAffineTransform`函数来计算仿射变换矩阵。该函数的原型为: ``` Mat getAffineTransform(const Point2f src[], const Point2f dst[]); ``` 其中`src`是输入的四个原始点的坐标,`dst`是变换后的四个目标点的坐标。函数返回一个`Mat`类型的仿射变换矩阵。 通过输入的四个点的坐标,...