python函数图像平移_旋转、缩放和平移二维坐标？

下面是一个关于矩阵的解决方案(这对于这种计算是有意义的，最后，二维坐标是一列的矩阵！)我是说

缩放非常简单，只需将矩阵的每个元素乘以缩放因子即可：scaled = copy.deepcopy(original)

for i in range(len(scaled[0])):

scaled[0][i]=scaled[0][i]*scaleFactor

scaled[1][i]=scaled[1][i]*scaleFactor

移动是很容易的，你所要做的就是把偏移量加到矩阵的每个元素上，下面是一个使用矩阵乘法的方法：import numpy as np

# Matrix multiplication

def mult(matrix1,matrix2):

# Matrix multiplication

if len(matrix1[0]) != len(matrix2):

# Check matrix dimensions

print 'Matrices must be m*n and n*p to multiply!'

else:

# Multiply if correct dimensions

new_matrix = np.zeros(len(matrix1),len(matrix2[0]))

for i in range(len(matrix1)):

for j in range(len(matrix2[0])):

for k in range(len(matrix2)):

new_matrix[i][j] += matrix1[i][k]*matrix2[k][j]

return new_matrix

然后创建翻译矩阵import numpy as np

TranMatrix = np.zeros((3,3))

TranMatrix[0][0]=1

TranMatrix[0][2]=Tx

TranMatrix[1][1]=1

TranMatrix[1][2]=Ty

TranMatrix[2][2]=1

translated=mult(TranMatrix, original)

最后，旋转有点难(你知道你的旋转角度吗？)以下内容：import numpy as np

RotMatrix = np.zeros((3,3))

RotMatrix[0][0]=cos(Theta)

RotMatrix[0][1]=-1*sin(Theta)

RotMatrix[1][0]=sin(Theta)

RotMatrix[1][1]=cos(Theta)

RotMatrix[2][2]=1

rotated=mult(RotMatrix, original)

进一步了解我所做的工作：

所以基本上，如果在代码中插入这些操作，将向量乘以旋转/平移矩阵，就可以了

编辑

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