Question

来自代码

rotation = cv2.getRotationMatrix2D((0, 0), 47.65, 1.0)

我有一个旋转变换矩阵，例如：

[[ 0.67365771  0.7390435   0.        ]
 [-0.7390435   0.67365771  0.        ]]

由于旋转是仿射变换的特例，我认为这是一个有效的仿射变换矩阵，对吗？

由于仿射变换是透视变换的特例，所以我也认为，如果我对此进行一些修改，则该矩阵将是有效的透视变换矩阵。

所以我尝试再增加1行以使其形状为3 x 3。

newrow = numpy.array([numpy.array([1, 1, 1])])  # [[0 0 0]]
rotation3 = numpy.append(rotation, newrow, axis=0)

print（rotation3）：

[[ 0.67365771  0.7390435   0.        ]
 [-0.7390435   0.67365771  0.        ]
 [ 1.          1.          1.        ]]

但是rotation3似乎不能作为透视矩阵正常工作，这是我对其进行测试的方式：

rotated_points = cv2.perspectiveTransform(points, rotation3)

rotated_points看起来不像points

[1，1，1]是正确的第3行，我也应该更改第1行和第2行吗？以及我该怎么办？

Answer 1

基本上您是对的，仿射变换是透视变换的特例。

单位矩阵的透视变换不会导致输出更改：（身份3x3矩阵）

[1,0,0]
[0,1,0]
[0,0,1]

因此，如果要将仿射变换矩阵增长到透视图，则需要添加此恒等矩阵的最后一行。

您的示例如下：

 [ 0.67365771  0.7390435   0. ]
 [-0.7390435   0.67365771  0. ]
 [ 0.          0.          1. ]

应用上述透视垫具有与应用仿射变换具有以下效果相同的效果：

 [ 0.67365771  0.7390435   0.  ]
 [-0.7390435   0.67365771  0.  ]

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