opencv 计算仿射变换后对应特征点的新坐标
    在图像处理中，经常需要进行仿射变换以实现图像的旋转、平移、缩放等操作。在进行仿射变换时，特征点的位置也会随之发生变化，需要计算出变换后特征点的新坐标。
    OpenCV是一种常用的计算机视觉库，提供了多种图像处理函数，包括计算仿射变换后对应特征点的新坐标的函数。
    通过OpenCV的函数，可以先使用特征点的坐标计算出仿射变换矩阵，然后再将仿射变换矩阵应用于其他特征点的坐标，得到它们的新坐标。
    具体实现方式如下：
    1. 使用OpenCV的函数cv::getAffineTransform()计算出仿射变换矩阵，需要提供原始特征点和变换后特征点的坐标。
    2. 将得到的仿射变换矩阵应用于其他特征点的坐标，使用OpenCV的函数cv::transform()实现。
    例如，假设原始特征点为点A(1,1)、点B(2,2)、点C(3,3)，变换后的特征点为点A'(2,2)、点B'(3,3)、点C'(4,4)，则可以如下计算仿射变换后其他特征点的新坐标：
    cv::Point2f src[3], dst[3];
    src[0] = cv::Point2f(1, 1);
    src[1] = cv::Point2f(2, 2);
    src[2] = cv::Point2f(3, 3);
    dst[0] = cv::Point2f(2, 2);
    dst[1] = cv::Point2f(3, 3);
    dst[2] = cv::Point2f(4, 4);
    cv::Mat affine_matrix = cv::getAffineTransform(src, dst);
    cv::Point2f new_point1, new_point2, new_point3;
    cv::Point2f point1(4, 1);
    cv::Point2f point2(5, 2);
正则化坐标    cv::Point2f point3(6, 3);
    cv::transform(point1, new_point1, affine_matrix);
    cv::transform(point2, new_point2, affine_matrix);
    cv::transform(point3, new_point3, affine_matrix);
    在上述代码中，src数组和dst数组分别存储原始特征点和变换后特征点的坐标，使用cv::getAffineTransform()函数计算出仿射变换矩阵，再使用cv::transform()函数将其他特征点的坐标应用于仿射变换矩阵，得到它们的新坐标new_point1、new_point2、new_point3。
    通过以上方法，可以方便地计算出仿射变换后对应特征点的新坐标，实现图像处理中的各种操作。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。