直角坐标系的平移和旋转

平面上的坐标系

地理坐标是一种球面坐标。由于地球表面是不可展开的曲面,也就是说曲面上的各点不能直接表示在平面上,因此必须运用地图投影的方法,建立地球表面和平面上点的函数关系,使地球表面上任一点由地理坐标(φ、λ)确定的点,在平面上必有一个与它相对应的点,平面上任一点的位置可以用极坐标或直角坐标表示。

平面直角坐标系的建立

在平面上选一点O为直角坐标原点,过该点O作相互垂直的两轴X’OXY’OY而建立平面直角坐标系,如图5所示。

直角坐标系中,规定OX、OY方向为正值,OX、OY方向为负值,因此在坐标系中的一个已知点P,它的位置便可由该点对OXOY轴的垂线长度唯一地确定,即x=APy=BP,通常记为P(x,y)

平面极坐标系(Polar Coordinate)的建立

图4-5:平面直角坐标系和极坐标系

如图5所示,设O’为极坐标原点,O’O为极轴,P是坐标系中的一个点,则O’P称为极距,用符号ρ表示,即ρ=O’P∠OO’P为极角,用符号δ表示,则∠OO’P=δ。极角δ由极轴起算,按逆时针方向为正,顺时针方向为负。

极坐标与平面直角坐标之间可建立一定的关系式。由图5可知,直角坐标的x轴与极轴重合,二坐标系原点间距离OO’Q表示,则有:

X=Q–ρcosδ

Y=ρsinδ

直角坐标系的平移和旋转

坐标系平移

如图1所示,坐标系XOY与坐标系X’O’Y’相应的坐标轴彼此平行,并且具有相同的正向。坐标系X’O’Y’是由坐标系XOY平行移动而得到的。设P点在坐标系XOY中的坐标为(x,y),在X’O’Y’中坐标为(x’,y’),而(a,b)O’在坐标系XOY中的坐标,于是:

x=x’+a

y=y’+b

上式即一点在坐标系平移前后之坐标关系式。

图1:坐标平移

坐标系旋转

如图2所示,如坐标系XOY与坐标系X’O’Y’的原点重合,且对应的两坐标轴夹角为θ,坐标系X’O’Y’是由坐标系XOY以O为中心逆时针旋转θ角后得到的。

x=x’cosθ+y’sinθ

y=y’cosθ-x’sinθ

上式即为经过旋转θ角后的二直角坐标系中某一点坐标的关系式。


图2:坐标旋转

坐标系平移和旋转

如图3所示,坐标系X’O’Y’的原点在坐标系XOY中的坐标为a、b,X轴与X’轴之夹角为θ。可以认为坐标系X’O’Y’原是与坐标系XOY重合,后因为O’分别平移了a、b之距离,并且坐标系二坐标轴O’X’O’Y’又相对OXOY逆时针旋转了θ角而得到的。

在二坐标系之间引入一个辅助坐标系X”O’Y”,使它的二坐标轴O’X”O’Y”分别与OXOY平行。

X”O’Y”系中有一点P,其坐标为(x”,y”),则由坐标系平移公式与坐标系旋转公式可得:

x=x”+a

y=y”+b

故有

x”=x’cosθ+y’sinθ

y”=y’cosθ-x’sinθ

x=x’cosθ+y’sinθ+a

y”=y’cosθ-x’sinθ+b

上式即坐标系平移和旋转后新、旧坐标系中某一点坐标之关系式。

图3:坐标平移和旋转地图投影的基本问题

地图投影的概念

在数学中,投影(Project)的含义是指建立两个点集间一一对应的映射关系。同样,在地图学中,地图投影就是指建立地球表面上的点与投影平面上点之间的一一对应关系。地图投影的基本问题就是利用一定的数学法则把地球表面上的经纬线网表示到平面上。凡是地理信息系统就必然要考虑到地图投影,地图投影的使用保证了空间信息在地域上的联系和完整性,在各类地理信息系统的建立过程中,选择适当的地图投影系统是首先要考虑的问题。由于地球椭球体表面是曲面,而地图通常是要绘制在平面图纸上,因此制图时首先要把曲面展为平面,然而球面是个不可展的曲面,即把它直接展为平面时,不可能不发生破裂或褶皱。若用这种具有破裂或褶皱的平面绘制地图,显然是不实际的,所以必须采用特殊的方法将曲面展开,使其成为没有破裂或褶皱的平面。

<think>首先,用户在询问直角坐标系中镜像、旋转平移的变换算法或实现。他们提到了镜像(镜像)、旋转旋转)、平移平移转换(转换)。用户想知道如何实现这些操作,可能涉及数学公式或代码实现。根据上下文,用户提到参考了几个引用:-引用[1]:关于`imrotate`函数用于图像旋转。-引用[2]:OpenCV几何变换,如旋转。-引用[3]:解释仿射变换包括平移、缩放、旋转、翻转错切。-引用[4]:一个在OpenCV中围绕原点旋转图像的实现。用户补充说这些只是参考,不是直接需求。系统指令要求我使用中文回答,结构清晰,并生成相关问题。回答中引用段落时需添加引用标识,如[^1]。核心主题是直角坐标系中的三种基本变换:1.**镜像(Mirroring)**:通常指关于某个轴的反射。2.**旋转(Rotation)**:围绕某个点的角度旋转。3.**平移(Translation)**:将物体移动到新的位置。这些变换常组合在计算机图形学中,用于物体变换。数学公式:-在2D直角坐标系中,点表示为$(x,y)$。-**平移**:加一个向量。点$(x,y)$平移$(t_x,t_y)$后成为$(x+t_x,y+t_y)$。-**旋转**:通常围绕原点。角度$\theta$旋转:$(x,y)\to(x\cos\theta-y\sin\theta,x\sin\theta+y\cos\theta)$。-**镜像**:可以关于x轴、y轴或其他线。关于x轴:$(x,y)\to(x,-y)$;关于y轴:$(x,y)\to(-x,y)$;关于原点:$(x,y)\to(-x,-y)$;或关于任意轴。这些变换都可以用矩阵表示,尤其是仿射变换。仿射变换包括平移旋转、缩放镜像。代码实现:-用户提到的引用涉及OpenCV图像处理,使用函数如`getRotationMatrix2D``warpAffine`。-对于一般点,我可以提供基础代码示例或通用实现。回答结构:-逐步解决问题。-先解释数学公式。-然后提供代码实现思路或伪代码。-最后生成相关问题。确保LaTeX格式:-行内数学用$...$,如点$(x,y)$。-独立公式用$$...$$,如旋转矩阵。使用中文回答。生成相关问题:例如:1.如何在OpenCV中实现这些变换?2.如何组合多个变换?3.变换在图像处理中的应用?详细步骤:1.**平移**:-数学:$(x',y')=(x+t_x,y+t_y)$。-向量形式:$\begin{bmatrix}x'\\y'\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}x\\y\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}t_x\\t_y\end{bmatrix}$。-在仿射变换中,使用齐次坐标:$\begin{bmatrix}x'\\y'\\1\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}1&0&t_x\\0&1&t_y\\0&0&1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x\\y\\1\end{bmatrix}$。2.**旋转**:-围绕原点旋转角度$\theta$:$(x',y')=(x\cos\theta-y\sin\theta,x\sin\theta+y\cos\theta)$。-矩阵形式:$\begin{bmatrix}x'\\y'\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}\cos\theta&-\sin\theta\\\sin\theta&\cos\theta\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x\\y\end{bmatrix}$。-在齐次坐标中:$\begin{bmatrix}\cos\theta&-\sin\theta&0\\\sin\theta&\cos\theta&0\\0&0&1\end{bmatrix}$。3.**镜像**:-关于x轴:$(x',y')=(x,-y)$。-关于y轴:$(x',y')=(-x,y)$。-关于原点:$(x',y')=(-x,-y)$。-或关于任意轴,但更复杂。-镜像可以视为缩放因子为-1的缩放。参考引用:-引用[3]提到仿射变换包括这些。-引用[4]有旋转代码。-因此,在代码部分,可以参考这些。代码实现:-对于点的变换,纯数学。-或在图像中,使用OpenCV示例。组合变换:例如,先旋转平移,可以用变换矩阵乘法。最终回答结构:-介绍每个变换的数学定义公式。-解释如何用矩阵表示。-提供简单代码示例(如Python)。-引用相关部分。-生成相关问题。使用中文。</think> 在直角坐标系中,镜像、旋转平移是基础的几何变换,常用于计算机图形学、图像处理算法实现。以下我将逐步解释每个变换的数学原理实现方法,包括数学公式代码示例。变换基于二维点 $(x, y)$ 表示,并使用齐次坐标便于组合多个变换(齐次坐标扩展点为 $(x, y, 1)$,允许用矩阵表示所有仿射变换)[^3]。 ### 1. **镜像变换 (Mirroring)** - **数学原理**:镜像是关于某个轴或线反射点的过程。常见的镜像包括: - 关于x轴(水平轴):点 $(x, y)$ 映射到 $(x, -y)$。 - 关于y轴(垂直轴):点 $(x, y)$ 映射到 $(-x, y)$。 - 关于原点:点 $(x, y)$ 映射到 $(-x, -y)$。 - 关于任意直线(如y=x):更复杂,需额外计算[^3]。 - **矩阵表示**(使用齐次坐标): - 关于x轴: $$ \begin{bmatrix} x' \\ y' \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & -1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ y \\ 1 \end{bmatrix} $$ - 关于y轴: $$ \begin{bmatrix} x' \\ y' \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ y \\ 1 \end{bmatrix} $$ - 关于原点: $$ \begin{bmatrix} x' \\ y' \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -1 & 0 & 0 \\ 0 & -1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ y \\ 1 \end{bmatrix} $$ - 这属于仿射变换的一部分[^3]。 - **代码实现**(Python示例,使用NumPy处理点变换): - 适用于单个点或点数组。代码基于纯数学实现,不依赖外部库。 ```python import numpy as np # 镜像变换函数 def mirror_point(point, axis='x'): """ point: 元组或列表 (x, y) axis: 'x' (x轴镜像), 'y' (y轴镜像), 'origin' (原点镜像) 返回:变换后的点 (x', y') """ x, y = point if axis == 'x': return (x, -y) # 关于x轴镜像 elif axis == 'y': return (-x, y) # 关于y轴镜像 elif axis == 'origin': return (-x, -y) # 关于原点镜像 # 示例:点(2, 3)关于x轴镜像 point = (2, 3) mirrored_point = mirror_point(point, axis='x') print(f"原始点: {point}, 镜像后: {mirrored_point}") # 输出: (2, -3) ``` ### 2. **旋转变换 (Rotation)** - **数学原理**:旋转围绕原点或指定中心点旋转点。角度$\theta$单位为度或弧度(弧度更方便计算)。 - 围绕原点旋转:点 $(x, y)$ 旋转 $\theta$(逆时针为正,顺时针为负)[^4]: - $x' = x \cos \theta - y \sin \theta$ - $y' = x \sin \theta + y \cos \theta$ - 围绕任意点 $(c_x, c_y)$ 旋转:先平移原点旋转,再返回[^2][^4]。 - **矩阵表示**(使用齐次坐标,围绕原点): $$ \begin{bmatrix} x' \\ y' \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \cos \theta & -\sin \theta & 0 \\ \sin \theta & \cos \theta & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ y \\ 1 \end{bmatrix} $$ - 在图像处理中,OpenCV的`getRotationMatrix2D`函数简化了此过程[^2][^4]。 - **代码实现**(Python示例,使用OpenCV处理图像旋转): - 对于点变换或整张图像。参考引用[4],扩展为点变换。 ```python import cv2 import numpy as np import math # 旋转变换函数(针对点) def rotate_point(point, angle_deg, center=(0, 0)): """ point: 元组或列表 (x, y) angle_deg: 旋转角度(正数逆时针,负数顺时针) center: 旋转中心点 (c_x, c_y),默认原点(0,0) 返回:变换后的点 (x', y') """ x, y = point c_x, c_y = center theta = math.radians(angle_deg) # 将角度转换为弧度 # 计算相对中心点的坐标 x_rel = x - c_x y_rel = y - c_y # 旋转公式 x_rot = x_rel * math.cos(theta) - y_rel * math.sin(theta) y_rot = x_rel * math.sin(theta) + y_rel * math.cos(theta) # 移回原坐标系 x_prime = x_rot + c_x y_prime = y_rot + c_y return (x_prime, y_prime) # 示例:点(1, 0)围绕原点逆时针旋转45度 point = (1, 0) rotated_point = rotate_point(point, 45) print(f"原始点: {point}, 旋转后: {rotated_point}") # 输出: (约0.707, 约0.707) ``` ### 3. **平移变换 (Translation)** - **数学原理**:平移将点移动到新位置,沿x轴y轴添加偏移。 - 简单形式:点 $(x, y)$ 平移 $(t_x, t_y)$ 后变为 $(x + t_x, y + t_y)$。 - 这是仿射变换的基础,常与旋转、镜像组合使用[^3]。 - **矩阵表示**(使用齐次坐标): $$ \begin{bmatrix} x' \\ y' \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 0 & t_x \\ 0 & 1 & t_y \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ y \\ 1 \end{bmatrix} $$ - 矩阵中的$t_x$$t_y$是平移量。 - **代码实现**(Python示例): - 类似镜像实现,但更简单。 ```python def translate_point(point, tx, ty): """ point: 元组或列表 (x, y) tx: x轴平移量 ty: y轴平移量 返回:变换后的点 (x + tx, y + ty) """ x, y = point return (x + tx, y + ty) # 示例:点(2, 3)平移(1, -1) point = (2, 3) translated_point = translate_point(point, 1, -1) print(f"原始点: {point}, 平移后: {translated_point}") # 输出: (3, 2) ``` ### 4. **变换组合** - 在应用中,这些变换常组合使用(如先旋转平移),称为仿射变换[^3][^4]。 - **数学原理**:变换矩阵可相乘。例如,先旋转平移的矩阵: $$ M_{\text{total}} = M_{\text{translation}} \times M_{\text{rotation}} $$ - **代码实现**:用矩阵乘法顺序计算。 ```python import numpy as np # 组合变换示例(旋转+平移) def affine_transform(point, angle_deg, tx, ty, center=(0,0)): # 获取旋转平移矩阵(齐次坐标) theta = np.radians(angle_deg) rotation_matrix = np.array([ [np.cos(theta), -np.sin(theta), 0], [np.sin(theta), np.cos(theta), 0], [0, 0, 1] ]) translation_matrix = np.array([ [1, 0, tx], [0, 1, ty], [0, 0, 1] ]) # 组合矩阵(先旋转平移) combined_matrix = np.dot(translation_matrix, rotation_matrix) # 应用变换(点需转换为齐次形式) homogeneous_point = np.array([point[0], point[1], 1]) transformed_point = np.dot(combined_matrix, homogeneous_point) return (transformed_point[0], transformed_point[1]) # 示例:点(1, 0)旋转45度,再平移(2, 3) point = (1, 0) transformed_point = affine_transform(point, 45, 2, 3) print(f"原始点: {point}, 变换后: {transformed_point}") # 输出: (约2.707, 约3.707) ``` ### 应用场景 - **图像处理**:OpenCV的`warpAffine`函数(如引用[2][^4])内部使用这些变换矩阵实现图像操作。 - **算法基础**:计算机视觉游戏开发中,用于物体运动、检测渲染。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值