• qinsi
    2020-08-17
    感觉内容有些跳跃…三维空间用的仿射变换矩阵是4x4的，但三维空间的点坐标用向量表示是3x1的，变换的时候要使用齐次坐标的4x1的向量才可以跟矩阵乘起来。如果是二维平面的话变换矩阵就是3x3，平面上点的齐次坐标是3x1。而OpenCV里warpAffine接受的变换矩阵大小是2x3

    作者回复: 你好，qinsi，在应用篇，也就是第12篇的如何通过矩阵转换让3D图形显示到二维屏幕上，我会有比较详细的说明，OpenCV的warpAffine接受的变换矩阵可以是这样：M = np.float32([[1,0,50],[0,1250]]) 它内部会做转换。

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  • howhigh
    2021-11-14
    老师您好，课程最后部分的仿射变换举例，先平移，再缩放，再绕x轴旋转，这个矩阵连乘是不是应该从右向左运算？是不是先平移的放在最右边？

    作者回复: howhigh 你好， 还是需要一一对应的。

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  • Geek_ae1025
    2021-05-15
    请问老师，这里您说的“仿射映射是保持了原几何结构和维度不变的”，这里的几何结构不变具体指的是什么？如何度量的？这一点不太明白~

    作者回复: 因为仿射映射实际就是做了一次线性变换后，又进行了一次平移操作。

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  • ！null
    2021-03-17
    支撑点x0是向量空间v的元素，那支撑点x0也是向量吗？

    作者回复: 是的

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  • Leoorz
    2020-09-28
    老师你好，缩放矩阵章节，第三列的向量，为什么不是{0, 0, z, 0} ？

    作者回复: 你好，HardToGiveaName 变换矩阵的第三列可以是{0, 0, z, 0}。

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  • 那时刻
    2020-08-17
    请问老师，仿射变换矩阵右下角的数字表示的则是整体缩放，现在它是 1，也就意味着不进行整体缩放。为什么这个右下角的1，是对于整体缩放呢？ 是因为它可以认为是仿射子空间的支撑点吗？

    作者回复: 你好，那时刻，它和支撑点没有关系，是因为三维空间的变换依赖于4x4矩阵，这个和齐次坐标有关，它将一个原本是n维的向量用一个n+1维向量表示，也是几何投影坐标，具体可以继续关注应用篇的如何通过矩阵转换让3D图形显示到二维屏幕上。

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  • LEE
    2021-01-02
    rows, cols = img.shape[0:2] translation = np.float32([[1, 0, 50], [0, 1, 20]]) dst = cv2.warpAffine(img, translation, (rows, cols))
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