OpenCV-Python仿射变换开发中遇到的坑

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在使用OpenCV-Python开发仿射变换应用时，老猿遇到了一些坑，估计这些坑是很多初学者会遇到，在这儿总结一下，供大家借鉴参考：

一、坐标原点相关问题

OpenCV的图像窗口的坐标原点在左上角，在开发中需要注意：

旋转变换矩阵的旋转角度的正负值对应旋转方向
当旋转变换矩阵为

其正值表示顺时针旋转，如果需要用正值表示逆时针旋转，则旋转矩阵需要变为：
使用OpenCV的函数getRotationMatrix2D构建旋转矩阵时，逆时针旋转角度为正值
平移时的平移距离需要考虑坐标原点的位置在左上角。

二、WARP_INVERSE_MAP标记问题

该问题是因为OpenCV官方文档的材料说明存在问题导致，我们来看看官方描述：

在这里插入图片描述

针对第一个红圈标记的说明，老猿在翻译时，将其理解为设置WARP_INVERSE_MAP标记时，计算值等于上面计算公式的值，如果不设置则会求逆矩阵。但实际上是没设置标记使用该公式，设置了先求逆矩阵再用逆矩阵参与运算

三、矩阵顺序问题

在组合仿射变换由应用构建多个变换矩阵相乘时，一定要记得最先进行的变换要在连乘变换矩阵的最右边。例如先平移、再旋转、再反平移，则平移矩阵在最右边，反平移矩阵在最左边。

四、旋转角度求三角函数值问题

三角函数使用时，角度的数值如30°不能直接作为三角函数的参数，而是要除以180乘以π的值作为参数。

五、仿射矩阵行数问题

warpAffine调用的参数M仿射矩阵是2*3的，但矩阵乘法不支持2*3的矩阵相乘，因此需要先用3*3的单应性矩阵相乘，最后结果取前2行作为仿射矩阵。

六、矩阵乘法

numpy的矩阵既可以支持两个矩阵直接相乘，如A*B，但这个相乘不是标准矩阵乘法，而是矩阵各相同位置元素直接相乘，在仿射矩阵乘法中需要用numpy的matmul或dot进行矩阵相乘，否则变换效果就不对。

七、小结

本文介绍了老猿在使用OpenCV-Python进行仿射变换开发中遇到的坑，这些问题可能大家或多或少会碰到，这些问题涉及基本知识的理解、官方资料的坑等方面，希望能帮助到大家。

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