标题：OpenCV 仿射变换矩阵求中心点坐标
一、概述
    1. OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。
    2. 仿射变换是一种常用的图像变换技术，可以实现平移、缩放、旋转等操作。
    3. 在进行仿射变换时，需要求得变换矩阵的中心点坐标，以便进行准确的变换操作。
二、仿射变换及变换矩阵
    1. 仿射变换是一种线性变换，可以用矩阵来表示。
正则化坐标    2. 一个二维空间中的点经过仿射变换后，坐标可以表示为：
        1)  x' = a11*x + a12*y + b1
        2)  y' = a21*x + a22*y + b2
    3. 在OpenCV中，可以使用`RotationMatrix2D`函数来获取仿射变换的变换矩阵。
三、求解仿射变换矩阵的中心点坐标
    1. 仿射变换矩阵的中心点坐标可以通过以下公式求得：
      1)  center_x = (cols - 1) / 2.0
      2)  center_y = (rows - 1) / 2.0
    2. 其中，`cols`和`rows`分别表示图像的宽度和高度。
四、示例
    1. 以下是一个示例代码，演示了如何使用OpenCV求解仿射变换矩阵的中心点坐标：
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg')
rows,cols,_ = img.shape
M = RotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 45, 1)
center_x = (cols - 1) / 2.0
center_y = (rows - 1) / 2.0
print("Center Point: ({}, {})".format(center_x, center_y))
```
    2. 在这个示例中，我们获取了一张图片的宽度和高度，然后使用`RotationMatrix2D`函数获取了一个旋转45度的仿射变换矩阵，最后通过公式计算了变换矩阵的中心点坐标。
五、总结
    1. 本文介绍了OpenCV中如何求解仿射变换矩阵的中心点坐标。
    2. 通过对仿射变换的原理和变换矩阵的计算进行详细讲解，读者可以更加深入地理解图像处理中的仿射变换操作。
    3. 求解仿射变换矩阵的中心点坐标是图像处理领域中的重要知识点，对实现精确的图像变换具有重要意义。
六、参考资料
    1. OpenCV冠方文档：xxx

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