Halcon中从两组点的对应关系生成仿射矩阵，及思考原理和代码实现

原创 已于 2023-05-24 09:50:01 修改 · 4.1k 阅读 · 16 ·
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#矩阵 #线性代数

于 2023-05-23 14:40:10 首次发布
文章详细探讨了Halcon中的vector_to_rigid、vector_to_similarity和vector_to_aniso三个算子，分别对应刚性、相似和仿射变换。通过实例展示了如何通过两组点计算仿射矩阵，并使用solve_matrix解线性方程组验证了vector_to_aniso算子的结果，发现两者基本一致但不完全相同，可能是由于计算精度差异导致。

halcon中有几个算子有点类似，看了下区别

1.vector_to_rigid( : : Px, Py, Qx, Qy : HomMat2D)

2.vector_to_similarity( : : Px, Py, Qx, Qy : HomMat2D)

3.vector_to_aniso( : : Px, Py, Qx, Qy : HomMat2D)

vector_to_rigid 这个是刚性变换，

 只有旋转和平移。

vector_to_similarity 这个是相似变换

旋转和平移，加各方向等比例缩放

 vector_to_aniso 仿射变换

旋转、平移、各方向不同比例缩放

以上算子都可以到到对应的仿射矩阵。

思考原理，通过两组点怎么通过计算得到仿射矩阵

仿射矩阵形式为：

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